Представляем: Машинное обучение в Javascript

AI.JSX (Fixie.ai)

Brain.js была разработана с учетом простоты и легкости использования, что делает ее идеальным выбором для разработчиков JavaScript, которые, возможно, не имеют обширных знаний в области МО. Библиотека предоставляет простой API, позволяющий быстро создавать, обучать и развертывать нейронные сети.

Одним из главных преимуществ этой библиотеки является простота использования: она предоставляет понятный API, позволяющий разработчикам относительно легко определять, обучать и развертывать нейронные сети. Эта простота особенно ценна для разработчиков JS, которые, возможно, не имеют большого опыта в глубоком обучении, но пытаются внедрить продвинутые функции ИИ в свои приложения.

Александр Уильямс, разработчик полного стека и независимый ИТ-консультант, рассказывает на портале The New Stack о пяти ведущих инструментах JavaScript для разработки приложений искусственного интеллекта, а о также ресурсах для разработчиков, желающих внедрить большие языковые модели (LLM) в свои проекты.

Этот мощный инструмент играет важную роль в разработке LLM, позволяя создавать нейронные сети, способные обрабатывать и интерпретировать большие объемы текстовых данных. Обучая нейросетевые модели на обширных текстовых массивах данных, Brain.js помогает уловить тонкости человеческого языка, тем самым повышая эффективность и точность приложений ИИ.

ИИ Tabnine изучает кодовую базу и предлагает соответствующие фрагменты кода, завершения функций и даже целые блоки кода на основе комментариев на естественном языке. Такой уровень поддержки неоценим в управлении сложными деталями, связанными с разработкой ИИ-приложений.

Следует отметить интеграционные возможности Tabnine: он легко работает с целым рядом популярных IDE и редакторов кода, включая Visual Studio Code, IntelliJ IDEA и многие другие. Такая надежная совместимость позволяет разработчикам получать доступ к функциям Tabnine по кодированию с помощью ИИ, не нарушая при этом существующие рабочие процессы.

Посмотрим на код

Традиционно известный своей ролью в веб-разработке, язык JavaScript, к удивлению многих, также оказался бесценным в разработке приложений, использующих LLM. В этой статье мы рассмотрим пять ведущих JavaScript-инструментов для разработки ИИ и выделим некоторые важные ресурсы для разработчиков, желающих внедрить LLM в свои проекты. Мы выбрали их за их уникальные возможности по упрощению сложных процессов ИИ и улучшению обучения моделей, которые подойдут как опытным ИИ-инженерам, так и JavaScript-разработчикам, только начинающим изучать ИИ.

Легкая интеграция библиотеки с существующими JS-приложениями делает ее предпочтительным выбором для многих разработчиков, поскольку она позволяет им внедрять функции ИИ в свои веб-приложения без масштабного реинжиниринга или необходимости изучать новый язык. TensorFlow.js также предлагает ряд предварительно обученных моделей, что упрощает начальные шаги по интеграции LLM.

Запуск ML в браузере означает, что с точки зрения пользователя нет необходимости устанавливать какие-либо библиотеки или драйверы. Просто откройте веб-страницу, и ваша программа готова к запуску. Кроме того, она готова к работе с ускорением GPU. TensorFlow.js автоматически поддерживает WebGL и ускорит ваш код сразу, как появится графический процессор. Пользователи также могут открывать вашу веб-страницу с мобильного устройства, и в этом случае ваша модель может использовать данные датчиков, например, с гироскопа или акселерометра. Важно еще и то, что все данные остаются у клиента, что делает TensorFlow.js полезным для low-latency вывода, а также для приложений, сохраняющих конфиденциальность.

Эта библиотека облегчает создание и интеграцию нейронных сетей, способных понимать и генерировать человеческий язык, что очень важно для таких приложений, как чатботы, автоматическая генерация контента и сервисы языкового перевода. Нейросетевые модели можно обучать на больших массивах данных, что позволяет им улавливать нюансы человеческого языка и повышать общую отзывчивость и точность приложений, управляемых ИИ.

Запуск программ машинного обучения со стороны клиента в браузере открывает новые возможности, такие как интерактивный ML! Если вы смотрите трансляцию для разработчиков саммита TensorFlow, то вы увидите демонстрационный пример, где @dsmilkov и @nsthorat учат модель управлять игрой PAC-MAN, используя компьютерное зрение и веб-камеру прямо в браузере. Вы также можете попробовать это самостоятельно по ссылке ниже — и найти источник в папке примеров.

Мы рады представить TensorFlow.js, библиотеку с открытым исходным кодом, которую вы можете использовать для определения, обучения и запуска моделей машинного обучения целиком в браузере с использованием Javascript и API-интерфейса слоев высокого уровня. Если вы девелопер Javascript, но еще пока новичок в ML, TensorFlow.js — отличный способ начать обучение. Или если вы девелопер ML, но новичок Javascript, — читайте дальше, чтобы узнать больше о новых возможностях ML в браузере. В этой статье мы дадим вам краткий обзор TensorFlow.js и начальные ресурсы, которые вы можете использовать, чтобы его опробовать.