Python был одним из самых известных и предпочтительных языков программирования, используемых для машинного обучения и глубокого обучения. Это один из фаворитов разработчиков из-за его простоты и возможности использования в различных приложениях, от настольных и веб-приложений на основе графического интерфейса до решений для бизнес-аналитики и механизмов анализа данных. Он в основном используется в качестве основного языка бэкенда и основан на сервере. Это объектно-ориентированный язык программирования, который хвалят за высокую производительность, скорость и удобочитаемость. Благодаря широкому спектру масштабируемых оптимизированных реализаций и библиотек. Большинство инженеров и экспертов по машинному обучению предпочитают использовать JavaScript не в качестве замены, а в качестве дополнения.
Некоторые люди думают только о веб-приложении, когда знакомятся с JavaScript. Может быть, потому, что он обычно используется для фронтенд-разработки. В настоящее время JavaScript известен как многоцелевой язык программирования, что делает его возможности безграничными. Хотя JavaScript не является полноценной заменой Python, есть несколько веских причин, по которым необходимы навыки машинного обучения JavaScript. Ниже приведены некоторые.
Частное машинное обучение
Известно, что машинное обучение, как правило, ретранслируется на клиент-сервер. Большинство приложений машинного обучения созданы таким образом, что пользователи должны отправлять свои данные туда, где работают модели машинного обучения, поэтому это приносит пользу архитектуре клиент-сервер. Разработчики в основном запускают модели на серверах и используют веб-API, чтобы сделать их доступными для пользовательских приложений. Вот почему разработчики используют очень большие нейронные сети, которые не могут работать на пользовательских устройствах.
Из-за проблем с конфиденциальностью пользователь может не захотеть отправлять свои фотографии, личные сообщения чата и электронные письма, если на сервере работает модель машинного обучения. То есть, если рекомендуется выполнять вывод машинного обучения на устройстве пользователя.
В настоящее время большинство компаний-производителей мобильных устройств следят за тем, чтобы их устройства имели чипы, поддерживающие локальный вывод глубокого обучения. Многие модели машинного обучения можно сжать для работы на пользовательских устройствах. Это связано с тем, что не всем приложениям машинного обучения нужны дорогие серверы.
Основная проблема, по которой модели не запускаются на пользовательских устройствах, заключается в том, что машинное обучение Python не поддерживается большинством пользовательских устройств. Только MacOS и разные версии Linux поставляются с предустановленным Python, но вам все равно нужно снова установить библиотеки машинного обучения отдельно. Мобильные операционные системы крайне плохо поддерживают интерпретаторы Python, в то время как пользователям Windows приходится устанавливать интерпретаторы Python вручную.
С другой стороны, JavaScript изначально поддерживается всеми современными мобильными и настольными браузерами. Это гарантирует, что приложения моделей машинного обучения JavaScript будут работать практически на всех мобильных и настольных устройствах. Модели машинного обучения будут доступны почти всем пользователям при условии, что они будут запущены в коде JavaScript в браузере.
Несколько библиотек машинного обучения JavaScript уже доступны для использования. Одной из библиотек является TensorFlow.js, которая представляет собой JavaScript-версию известной библиотеки TensorFlow Machine Learning and Deep Learning от Google. Когда вы перейдете на демонстрационную страницу TensorFlow.js со своего устройства, будь то смартфон, планшет или настольный компьютер, вы будете взаимодействовать с множеством примеров, используя машинное обучение JavaScript. Модели машинного обучения будут работать на вашем устройстве без отправки каких-либо данных на облачные серверы. Кроме того, вам не нужно будет устанавливать какое-либо программное обеспечение. Другие сильные библиотеки JavaScript ML: ML5.js, Synaptic, Brain.js и т. д.
Синаптический
Это библиотека JavaScript для нейронной сети, созданная Массачусетским технологическим институтом и может использоваться с Node.js или браузером.
ML5.js
Он полностью упакован и может использоваться с Node.js или браузером. Чем-то он похож на TensorFlow и может обрабатывать математические операции.
Делает машинное обучение доступным для веб-разработчиков и разработчиков интерфейсов.
Фронтенд- и веб-разработчики с незапамятных времен всегда оставались за пределами мира обсуждений и реализаций машинного обучения. Тот факт, что библиотеки машинного обучения JavaScript создаются и совершенствуются ежедневно с течением времени, заставляет разработчиков искать навыки и знания в области машинного обучения JavaScript, чтобы они могли создавать и внедрять модели машинного обучения JavaScript в веб-приложениях по мере их разработки и разработки. разрабатывать веб-сайты. Это вполне возможно, поскольку модели JavaScript запускаются с использованием Node.js и всех браузеров.
Индивидуальные и быстрые модели машинного обучения
Клиент-серверные приложения машинного обучения в основном тормозят из-за кругового пути, связанного с отправкой данных с пользовательского устройства на сервер. В некоторых сценариях пользователю может потребоваться использовать свою модель или приложение машинного обучения даже без подключения к Интернету. Модели машинного обучения JavaScript, которые работают на устройствах пользователей, будут иметь большую ценность и помощь.
Модель машинного обучения JavaScript поддерживает настройку модели. Предположим, вы разрабатываете модель машинного обучения для преобразования голоса в текст, которая адаптируется к языку, который предпочитает каждый пользователь. Одним из решений может быть хранение одной модели для каждого пользователя и ее обучение на данных пользователя. Это позволит пользователям расти со своими естественными настройками, добавляя дополнительную нагрузку. Потенциально конфиденциальные данные пользователей должны храниться в облаке.
Другой способ — создать базовую модель на сервере и сделать копию для загрузки на устройство пользователя, а затем обучить модель с использованием пользовательских данных с использованием библиотек JavaScript ML. Это предотвратит отправку данных пользователями на сервер, тем самым освободив ресурсы серверов, поскольку больше не будет отправлять логические и обучающие нагрузки на облачный сервер. Пользователи по-прежнему смогут использовать модели, даже если они отключены от облачных серверов.
Упрощенная интеграция моделей машинного обучения как в мобильные, так и в веб-приложения.
В настоящее время Python не поддерживается в мобильных операционных системах, но существует множество лучших и лучших инструментов для мобильных приложений JavaScript, таких как Ionic. Это упрощает интеграцию машинного обучения JavaScript с мобильными приложениями. Эти инструменты очень популярны и позволяют разработчикам писать код и развертывать его для устройств iOS и Android. JavaScript продемонстрировал потенциал в основном в индустрии блокчейнов, где инвесторы разрабатывают флэш-кредиты и арбитражные ИИ-боты для получения чрезвычайно высокой прибыли в мире криптовалют.
Мы можем сделать вывод, что JavaScript быстро развивается как универсальный язык программирования, и у него есть все шансы стать основой веб-приложений и мобильных приложений машинного обучения в ближайшем будущем.
