Топ-5 инструментов JavaScript для разработки ИИ

Архитектура Perceptron

Перед тем, как подавать сигналы на нейроны входящего слоя сети нам их нужно нормализовать. Нормализация входных данных — это процесс, при котором все входные данные проходят процесс «выравнивания», т.е. приведения к интервалу [0,1] или [-1,1]. Если не провести нормализацию, то входные данные будут оказывать дополнительное влияние на нейрон, что приведет к неверным решениям. Другими словами, как можно сравнивать величины разных порядков?

Brain.js занимает достойное место в нашем списке, поскольку предлагает простой и доступный способ реализации нейронных сетей на JavaScript, подходящий как для браузера, так и для среды Node.js. Ключевое потенциальное применение Brain.js — автоматизация таких процессов, как анализ текста, объединение PDF-документов, преобразование документов, анализ изображений и, в целом, решение любых задач, связанных с обработкой большого количества данных.

Но ее легко получить путем увеличения количества нейронов. Давайте попробуем реализовать обучение с тремя нейронами в скрытом слое и одним выходным (выход ведь у нас только один). Чтобы все получилось, создадим массив X и Y, имеющий обучающие данные и саму нейронную сеть:

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.

Только ленивый не слышал сегодня о существовании и разработке нейронных сетей и такой сфере, как машинное обучение. Для некоторых создание нейросети кажется чем-то очень запутанным, однако на самом деле они создаются не так уж и сложно. Как же их делают? Давайте попробуем самостоятельно создать нейросеть прямого распространения, которую еще называют многослойным перцептроном. В процессе работы будем использовать лишь циклы, массивы и условные операторы. Что означает этот набор данных? Только то, что нам подойдет любой язык программирования, поддерживающий вышеперечисленные возможности. Если же у языка есть библиотеки для векторных и матричных вычислений (вспоминаем NumPy в Python), то реализация с их помощью займет совсем немного времени. Но мы не ищем легких путей и воспользуемся C#, причем полученный код по своей сути будет почти аналогичным и для прочих языков программирования.

Идея для написания этой статьи возникла прошлым летом, когда я слушал доклад на конференции BigData по нейронным сетям. Лектор «посыпал» слушателей непривычными словечками «нейрон», «обучающая выборка», «тренировать модель»… «Ничего не понял — пора в менеджеры», — подумал я. Но недавно тема нейронных сетей все же коснулась моей работы и я решил на простом примере показать, как использовать этот инструмент на языке JavaScript.

Есть слой входных нейронов (где информация поступает из вне), слой выходных нейронов (откуда можно взять результат) и ряд, так-называемых, скрытых слоев между ними. Нейроны могут быть расположены в несколько слоёв. Каждая связь между нейронами имеет свой вес Wij

Сигналы x1, x2, x3 … xn, поступая на вход, преобразуются линейным образом, т.е. к телу нейрона поступают силы: w1x1, w2x2, w3x3 … wnxn, где wi — веса соответствующих сигналов. Нейрон суммирует эти сигналы, затем применяет к сумме некоторую функцию f(x) и выдаёт полученный выходной сигнал y.
В качестве функции f(x) чаще всего используется сигмоидная или пороговая функции.

ConvNetJS

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.

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.

JS занимает особое место в разработке ИИ, особенно благодаря своей бесшовной интеграции как в браузер, так и в серверную среду, обеспечивая беспрецедентную гибкость. В отличие от Python, который часто ограничивается операциями на стороне сервера, JavaScript позволяет создавать интерактивные приложения ИИ в реальном времени непосредственно в веб-браузерах.

То, что мы передали в метод .train называется обучающей выборкой, каждый элемент которой состоит из массива объектов со свойством input и output (массив входящих и выходящих параметров). Мы не проводили нормализацию входящих данных, так как сами данные уже приведены в нужную форму.

Еще одним важным аспектом Tabnine является его приверженность обеспечению конфиденциальности и безопасности кода. Инструмент был тщательно разработан для соблюдения конфиденциальности кода разработчиков, гарантируя, что код, с которым вы работаете, останется конфиденциальным и безопасным.

Мы создадим нейронную сеть, с помощью которой будем распознавать ручное написание цифры от 0 до 9. Рабочий пример займет несколько строк. Код будет понятен даже тем программистам, которые не имели дело с нейронными сетями ранее. Как это все работает, можно будет посмотреть прямо в браузере.

Пишем код

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.

Python или Mojo — гораздо более простые языки для разработки ИИ, однако рынок, который уже сейчас оценивается в 142 млрд. долл., предлагает множество возможностей для профессионалов с разным набором навыков. Продвинутые возможности ИИ со временем будут становиться все более доступными для широкого круга разработчиков, но уже сейчас существует множество инструментов JavaScript, которые могут помочь в разработке, обучении и развертывании моделей ИИ.

Но полученный вектор представляет собой неактивированное состояние (промежуточное, невыходное) всех нейронов, а для того, чтобы нам получить выходное значение, нужно каждое неактивированное значение подать на вход вышеупомянутой функции активации. Итогом ее применения и станет выходное значение слоя.

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.

Последовательность нейрослоев часто применяют для более глубокого обучения нейронной сети и большей формализации имеющихся данных. Именно поэтому, чтобы получить итоговый выходной вектор, нужно проделать вышеописанную операцию пару раз подряд по направлению от одного слоя к другому. В результате для 1-го слоя входным вектором будет являться X, а для последующих входом будет выход предыдущего слоя. То есть нейронная сеть может выглядеть следующим образом:

Для уменьшения ошибки нейронной сети надо поменять весовые коэффициенты, причем послойно. Каким же образом это осуществить? Ничего сложного в этом нет: надо воспользоваться методом градиентного спуска. То есть нам надо рассчитать градиент по весам и сделать шаг от полученного градиента в отрицательную сторону. Давайте вспомним, что на этапе прямого распространения мы запоминали входные сигналы, а во время обратного распространения ошибки вычисляли дельты, причем послойно. Как раз ими и надо воспользоваться в целях нахождения градиента. Градиент по весам будет равняться не по компонентному перемножению дельт и входного вектора. Дабы обновить весовые коэффициенты, снизив таким образом ошибку нейросети, нужно просто вычесть из матрицы весов итог перемножения входных векторов и дельт, помноженный на скорость обучения. Все вышеперечисленное можно записать в следующем виде:

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.