TensorFlow.js: تعلم الآلة في المتصفح

TensorFlow.js هي مكتبة جافاسكريبت قوية تسمح لك بتطوير وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة مباشرة في المتصفح أو في بيئات Node.js. وهذا يفتح عالماً من الإمكانيات لإنشاء تطبيقات ويب ذكية وتفاعلية دون الحاجة إلى معالجة من جانب الخادم للعديد من المهام.

ما هي مكتبة TensorFlow.js؟

في جوهرها، TensorFlow.js هي نسخة من مكتبة TensorFlow الشهيرة للغة بايثون إلى جافاسكريبت. توفر واجهة برمجة تطبيقات (API) مرنة وبديهية لبناء وتدريب نماذج تعلم الآلة، مستفيدة من قوة وحدة معالجة الرسومات (GPU) في المتصفح لتسريع العمليات الحسابية. وهذا يعني أوقات تدريب واستدلال أسرع مقارنة بالحلول المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية (CPU).

تقدم TensorFlow.js طريقتين أساسيتين لاستخدام نماذج تعلم الآلة:

• تشغيل نماذج موجودة مدربة مسبقًا: تحميل وتنفيذ نماذج TensorFlow أو Keras المدربة مسبقًا مباشرة في المتصفح.
• تطوير وتدريب النماذج في المتصفح: إنشاء نماذج جديدة من الصفر وتدريبها باستخدام البيانات المتاحة في المتصفح.

لماذا نستخدم TensorFlow.js؟

هناك العديد من الأسباب المقنعة للنظر في استخدام TensorFlow.js لمشاريع تعلم الآلة الخاصة بك:

١. المعالجة من جانب العميل

يوفر أداء مهام تعلم الآلة مباشرة في المتصفح مزايا كبيرة:

• تقليل زمن الاستجابة: التخلص من الحاجة إلى إرسال البيانات إلى خادم للمعالجة، مما يؤدي إلى أوقات استجابة أسرع وتجربة مستخدم أكثر تفاعلية. تخيل تطبيقًا للتعرف على الصور في الوقت الفعلي حيث يتم عرض النتائج على الفور دون أي تأخير ملحوظ.
• الخصوصية: الحفاظ على بيانات المستخدم الحساسة من جانب العميل، مما يعزز الخصوصية والأمان. هذا مهم بشكل خاص للتطبيقات التي تتعامل مع المعلومات الشخصية، مثل البيانات الصحية أو المعاملات المالية.
• القدرات دون اتصال بالإنترنت: تمكين وظائف تعلم الآلة حتى عندما يكون المستخدم غير متصل بالإنترنت. هذا مفيد لتطبيقات الهاتف المحمول أو السيناريوهات التي يكون فيها الاتصال بالشبكة غير موثوق.
• تقليل العبء على الخادم: تخفيف عبء المعالجة عن خوادمك، مما يقلل من تكاليف البنية التحتية ويحسن قابلية التوسع. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي لديها عدد كبير من المستخدمين.

٢. سهولة الوصول والتكامل

تتكامل TensorFlow.js بسلاسة مع تقنيات الويب الحالية:

• الألفة مع جافاسكريبت: استفد من مهاراتك الحالية في جافاسكريبت لبناء ونشر نماذج تعلم الآلة. تم تصميم واجهة برمجة التطبيقات لتكون بديهية لمطوري جافاسكريبت.
• توافق المتصفحات: تعمل في جميع متصفحات الويب الحديثة، مما يضمن توافقًا واسعًا عبر مختلف المنصات والأجهزة.
• سهولة التكامل: دمج وظائف تعلم الآلة في تطبيقات الويب الحالية بأقل جهد.

٣. التعلم التفاعلي

تمكّن TensorFlow.js من تجارب تعلم تفاعلية:

• التغذية الراجعة في الوقت الفعلي: توفير تغذية راجعة فورية للمستخدمين أثناء تفاعلهم مع النموذج، مما يعزز المشاركة والفهم. فكر في لعبة تعليمية حيث يتكيف الذكاء الاصطناعي مع صعوبتها بناءً على أداء اللاعب في الوقت الفعلي.
• التمثيلات المرئية: إنشاء تمثيلات مرئية تفاعلية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية عمل النموذج وتقديم التنبؤات. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص لشرح المفاهيم المعقدة للجماهير غير التقنية.
• استكشاف البيانات: السماح للمستخدمين باستكشاف ومعالجة البيانات في المتصفح، واكتساب الرؤى واكتشاف الأنماط.

حالات استخدام TensorFlow.js

تُعد TensorFlow.js مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:

١. التعرف على الصور وتصنيفها

تحديد الكائنات والأشخاص والمشاهد في الصور. مثال: تطبيق ويب يتعرف تلقائيًا على أنواع مختلفة من النباتات من الصور المرفوعة، مما يساعد في تعليم البستنة وعلم النبات. مثال آخر يمكن أن يكون أداة قائمة على المتصفح تصنف الأمراض الجلدية من الصور، وتقدم تقييمًا أوليًا قبل استشارة طبيب الأمراض الجلدية.

٢. معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

تحليل وفهم البيانات النصية. أمثلة: أداة لتحليل المشاعر تحدد النبرة العاطفية لمراجعات العملاء، وتقدم تغذية راجعة قيمة للشركات. روبوت محادثة يمكنه الإجابة على الأسئلة الشائعة بناءً على قاعدة معرفية مخزنة محليًا في المتصفح، مما يقلل من العبء على الخادم ويحسن أوقات الاستجابة.

٣. تقدير الوضعية

اكتشاف وتتبع الوضعيات البشرية في الوقت الفعلي. مثال: تطبيق لياقة بدنية يقدم ملاحظات حول أداء التمارين من خلال تحليل حركات المستخدم عبر كاميرا الويب. مثال آخر هو لعبة تستخدم تقدير الوضعية للتحكم في حركات الشخصية بناءً على حركات جسم اللاعب.

٤. اكتشاف الكائنات

تحديد وتحديد موقع الكائنات في الصور ومقاطع الفيديو. مثال: نظام أمني يكتشف الدخول غير المصرح به عن طريق تحديد كائنات أو أفراد معينين في تدفقات الفيديو في الوقت الفعلي التي تتم معالجتها داخل المتصفح. موقع ويب يساعد المستخدمين على تحديد المنتجات في الصور، وربطها مباشرة بالمتاجر عبر الإنترنت.

٥. نقل الأسلوب

تطبيق أسلوب صورة على أخرى. مثال: تطبيق ويب يسمح للمستخدمين بتحويل صورهم إلى لوحات بأسلوب فنانين مشهورين، تتم معالجتها بالكامل في المتصفح.

٦. التصور التفاعلي للبيانات

إنشاء تصورات ديناميكية وجذابة تعتمد على نماذج تعلم الآلة. مثال: تصور العلاقات المعقدة في البيانات المالية باستخدام نماذج مدربة داخل المتصفح، مما يمكّن المستخدمين من استكشاف الأنماط واتخاذ قرارات مستنيرة.

البدء مع TensorFlow.js

إليك مثال أساسي لتبدأ مع TensorFlow.js:

١. تضمين TensorFlow.js في مشروعك

يمكنك تضمين TensorFlow.js في مشروعك باستخدام شبكة توصيل المحتوى (CDN) أو عن طريق تثبيته عبر مدير حزم العقد (npm).

باستخدام CDN:

            <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>
            

              
                Copy
              
            
          

باستخدام npm:

            npm install @tensorflow/tfjs
            

              
                Copy
              
            
          

بعد ذلك، في ملف جافاسكريبت الخاص بك:

            import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
            

              
                Copy
              
            
          

٢. إنشاء نموذج بسيط

لنقم بإنشاء نموذج انحدار خطي بسيط:

            // Define a model
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

// Compile the model
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

// Prepare data
const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([[2], [4], [6], [8]], [4, 1]);

// Train the model
model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
  // Make a prediction
  const prediction = model.predict(tf.tensor2d([[5]], [1, 1]));
  prediction.print(); // Output: Tensor [[10.0000002]]
});
            

              
                Copy
              
            
          

يوضح هذا المثال كيفية تعريف نموذج انحدار خطي بسيط، وتجميعه، وتدريبه باستخدام بيانات عينة، وإجراء تنبؤ. تنشئ الدالة `tf.sequential()` نموذجًا تسلسليًا، وهو عبارة عن مكدس خطي من الطبقات. تضيف الدالة `tf.layers.dense()` طبقة متصلة بكثافة، وهي لبنة أساسية في الشبكات العصبية. تقوم طريقة `compile()` بتكوين عملية التعلم باستخدام دالة الخسارة ('meanSquaredError' في هذه الحالة) ومُحسِّن ('sgd' - Stochastic Gradient Descent). تقوم طريقة `fit()` بتدريب النموذج باستخدام موترات الإدخال (xs) والإخراج (ys) المقدمة، مع التكرار على البيانات لعدد محدد من الحقب (epochs). أخيرًا، تقوم الدالة `predict()` بتوليد تنبؤات لبيانات إدخال جديدة. سيطبع هذا المثال قيمة قريبة من 10، حيث يتعلم العلاقة y = 2x.

مفاهيم متقدمة

١. التعلم بالنقل

التعلم بالنقل هو أسلوب تستفيد فيه من نموذج مدرب مسبقًا وتكيفه مع مهمة جديدة. يمكن أن يقلل هذا بشكل كبير من وقت التدريب ويحسن الدقة، خاصة عندما يكون لديك بيانات محدودة. تدعم TensorFlow.js التعلم بالنقل، مما يسمح لك بتحميل نماذج مدربة مسبقًا (مثل MobileNet، وهو نموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات صور كبيرة) وضبطها لتلبية احتياجاتك الخاصة.

            // Load a pre-trained model (e.g., MobileNet)
const mobilenet = await tf.loadLayersModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_1.0_224/model.json');

// Freeze the weights of the pre-trained layers
for (let i = 0; i < mobilenet.layers.length - 5; i++) {
  mobilenet.layers[i].trainable = false;
}

// Create a new model that includes the pre-trained layers and new custom layers
const model = tf.sequential();
for (let i = 0; i < mobilenet.layers.length; i++) {
  model.add(mobilenet.layers[i]);
}
model.add(tf.layers.dense({units: numClasses, activation: 'softmax'}));

// Compile and train the model on your data
model.compile({optimizer: 'adam', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});
model.fit(xs, ys, {epochs: 10});
            

              
                Copy
              
            
          

٢. تحسين النموذج

يعد تحسين نموذجك أمرًا بالغ الأهمية للأداء والكفاءة، خاصة عند تشغيله في المتصفح. تشمل التقنيات:

• التكميم (Quantization): تقليل حجم النموذج عن طريق تمثيل الأوزان والتنشيطات بدقة أقل (على سبيل المثال، أعداد صحيحة 8 بت بدلاً من أرقام الفاصلة العائمة 32 بت).
• التقليم (Pruning): إزالة الاتصالات أو الخلايا العصبية غير الضرورية من النموذج لتقليل تعقيده.
• ضغط النموذج: استخدام تقنيات مثل تقطير المعرفة لإنشاء نموذج أصغر وأسرع يحاكي سلوك نموذج أكبر وأكثر تعقيدًا.

توفر TensorFlow.js أدوات للتكميم وتقليم النماذج، وهناك مكتبات وتقنيات لضغط النماذج يمكن تطبيقها قبل نشر نموذجك في المتصفح.

٣. التعامل مع البيانات

يعد التعامل الفعال مع البيانات أمرًا ضروريًا لتدريب النماذج وتقييمها. توفر TensorFlow.js واجهات برمجة تطبيقات لتحميل ومعالجة البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك:

• المصفوفات: إنشاء الموترات مباشرة من مصفوفات جافاسكريبت.
• الصور: تحميل ومعالجة الصور من عناوين URL أو الملفات المحلية.
• ملفات CSV: تحليل ملفات CSV لإنشاء الموترات.
• كاميرا الويب: الوصول إلى تدفقات الفيديو من كاميرا الويب الخاصة بالمستخدم ومعالجتها.

يمكنك أيضًا استخدام مكتبات مثل Papa Parse للمساعدة في تحليل ملفات CSV. لمعالجة الصور، يمكنك استخدام الدالة `tf.browser.fromPixels()` لتحويل عنصر صورة (مثل `<img>` أو `<canvas>`) إلى موتر. غالبًا ما تكون خطوات المعالجة المسبقة، مثل تغيير الحجم والتطبيع، ضرورية لإعداد البيانات للتدريب.

٤. تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU)

تستفيد TensorFlow.js من وحدة معالجة الرسومات في المتصفح لتسريع العمليات الحسابية. تستخدم الواجهة الخلفية الافتراضية WebGL، مما يسمح بعمليات مصفوفة فعالة. ومع ذلك، يمكنك أيضًا استخدام الواجهة الخلفية لوحدة المعالجة المركزية (CPU) إذا لم يكن تسريع وحدة معالجة الرسومات متاحًا أو مرغوبًا فيه. يمكنك تبديل الواجهات الخلفية باستخدام الدالة `tf.setBackend()`:

            // Set the backend to WebGL
tf.setBackend('webgl');

// Set the backend to CPU
tf.setBackend('cpu');
            

              
                Copy
              
            
          

تكون الواجهة الخلفية WebGL بشكل عام أسرع بكثير من الواجهة الخلفية لوحدة المعالجة المركزية (CPU) للنماذج الكبيرة ومجموعات البيانات. ومع ذلك، من المهم مراعاة توافق المتصفح ومشكلات الأداء المحتملة على الأجهزة القديمة أو منخفضة المواصفات. من الممارسات الجيدة اكتشاف الموارد المتاحة وضبط إعدادات الواجهة الخلفية ديناميكيًا. يُفضل استخدام WebGL2 حيثما كان متاحًا، حيث يوفر أداءً أفضل من WebGL1.

أفضل الممارسات لتطوير TensorFlow.js

لضمان نجاح تطوير TensorFlow.js، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

١. ابدأ صغيرًا

ابدأ بنماذج بسيطة وزد التعقيد تدريجيًا حسب الحاجة. سيساعدك هذا على فهم أساسيات TensorFlow.js وتجنب التعقيدات غير الضرورية.

٢. التحسين من أجل الأداء

انتبه إلى الأداء، خاصة عند نشر النماذج في المتصفح. استخدم تقنيات مثل التكميم والتقليم وضغط النماذج لتقليل حجم النموذج وتحسين سرعة الاستدلال. قم بتحليل أداء الكود الخاص بك لتحديد اختناقات الأداء والتحسين وفقًا لذلك. يمكن أن تكون أدوات مثل Chrome DevTools لا تقدر بثمن في تحليل أداء كود جافاسكريبت و WebGL.

٣. اختبر بدقة

اختبر نماذجك بدقة على متصفحات وأجهزة مختلفة لضمان التوافق والأداء. استخدم أطر الاختبار الآلي لأتمتة عملية الاختبار. ضع في اعتبارك الاختبار على مجموعة من الأجهزة، بما في ذلك الهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية، حيث يمكن أن يختلف الأداء بشكل كبير حسب الجهاز. استخدم خطوط أنابيب التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) لأتمتة الاختبار والنشر.

٤. وثّق الكود الخاص بك

اكتب توثيقًا واضحًا وموجزًا للكود الخاص بك لتسهيل فهمه وصيانته. استخدم JSDoc أو أدوات مشابهة لإنشاء التوثيق تلقائيًا. قدم أمثلة وتوضيحات واضحة حول كيفية استخدام نماذجك وواجهات برمجة التطبيقات. هذا مهم بشكل خاص إذا كنت تشارك الكود الخاص بك مع الآخرين أو تعمل ضمن فريق.

٥. ابقَ على اطلاع دائم

تابع آخر التطورات في TensorFlow.js وتعلم الآلة. تتطور مكتبة TensorFlow.js باستمرار، لذا فإن البقاء على اطلاع بالميزات الجديدة وإصلاحات الأخطاء وأفضل الممارسات أمر بالغ الأهمية. اشترك في مدونة TensorFlow.js، وتابع فريق TensorFlow.js على وسائل التواصل الاجتماعي، وشارك في المجتمعات عبر الإنترنت لتبقى على اطلاع دائم.

مقارنة TensorFlow.js بمكتبات تعلم الآلة الأخرى

بينما تعد TensorFlow.js أداة قوية لتعلم الآلة في المتصفح، من المهم النظر في المكتبات والأطر الأخرى التي قد تكون أكثر ملاءمة لمهام معينة. إليك مقارنة مع بعض البدائل الشائعة:

١. Scikit-learn

Scikit-learn هي مكتبة بايثون توفر مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة وأدوات تحليل البيانات. وهي خيار شائع لمهام تعلم الآلة للأغراض العامة. ومع ذلك، تم تصميم Scikit-learn بشكل أساسي للمعالجة من جانب الخادم ولا تدعم التنفيذ المستند إلى المتصفح مباشرة. تتفوق TensorFlow.js في السيناريوهات التي تتطلب معالجة من جانب العميل، مثل الاستدلال في الوقت الفعلي والتطبيقات الحساسة للخصوصية.

٢. PyTorch

PyTorch هي مكتبة بايثون شائعة أخرى للتعلم العميق. تشتهر بمرونتها وسهولة استخدامها. بينما تُستخدم PyTorch بشكل أساسي للتدريب والاستدلال من جانب الخادم، هناك جهود مستمرة لدعم التنفيذ المستند إلى المتصفح من خلال مشاريع مثل TorchScript. ومع ذلك، تقدم TensorFlow.js حاليًا دعمًا أكثر نضجًا وشمولية لتعلم الآلة في المتصفح.

٣. ONNX.js

ONNX.js هي مكتبة جافاسكريبت تسمح لك بتشغيل نماذج ONNX (Open Neural Network Exchange) في المتصفح. ONNX هو معيار مفتوح لتمثيل نماذج تعلم الآلة، مما يسمح لك بتحويل النماذج من أطر عمل مختلفة (مثل TensorFlow، PyTorch) إلى تنسيق مشترك. توفر ONNX.js طريقة لنشر النماذج المدربة في أطر عمل أخرى إلى المتصفح. ومع ذلك، تقدم TensorFlow.js نظامًا بيئيًا أكثر اكتمالاً لتطوير وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة في جافاسكريبت.

مستقبل TensorFlow.js

يبدو مستقبل TensorFlow.js واعدًا، مع تطورات وتحسينات مستمرة في عدة مجالات:

١. تسريع معزز لوحدة معالجة الرسومات (GPU)

ستؤدي التحسينات المستمرة في تسريع وحدة معالجة الرسومات إلى تعزيز أداء TensorFlow.js بشكل أكبر، مما يتيح أداء مهام تعلم الآلة الأكثر تعقيدًا وتطلبًا في المتصفح. يشمل ذلك الاستفادة من ميزات WebGL الجديدة واستكشاف واجهات برمجة تطبيقات GPU البديلة مثل WebGPU.

٢. تحسين محسن للنماذج

ستجعل التقنيات الجديدة لتحسين النماذج من السهل نشر نماذج أصغر وأسرع في المتصفح، مما يقلل من أوقات التنزيل ويحسن سرعة الاستدلال. يشمل ذلك البحث في تقنيات التكميم والتقليم الأكثر تقدمًا، بالإضافة إلى تطوير خوارزميات ضغط نماذج جديدة.

٣. نظام بيئي أوسع

سيجعل النظام البيئي المتنامي من الأدوات والمكتبات من السهل تطوير وتدريب ونشر نماذج TensorFlow.js. يشمل ذلك مكتبات لمعالجة البيانات المسبقة، والتصور، ونشر النماذج. كما سيؤدي التوافر المتزايد للنماذج المدربة مسبقًا وموارد التعلم بالنقل إلى تسريع عملية التطوير.

٤. الحوسبة الطرفية (Edge Computing)

تتمتع TensorFlow.js بمكانة جيدة للعب دور رئيسي في الحوسبة الطرفية، مما يتيح أداء مهام تعلم الآلة على الأجهزة الأقرب إلى مصدر البيانات. يمكن أن يقلل هذا من زمن الاستجابة، ويحسن الخصوصية، ويمكّن من الوظائف دون اتصال بالإنترنت. تشمل التطبيقات الأجهزة المنزلية الذكية، والمركبات المستقلة، وأنظمة الأتمتة الصناعية.

الخاتمة

TensorFlow.js هي مكتبة قوية ومتعددة الاستخدامات تجلب قدرات تعلم الآلة إلى المتصفح. قدرتها على أداء المعالجة من جانب العميل، بالإضافة إلى سهولة تكاملها وقدراتها التعليمية التفاعلية، تجعلها أداة قيمة لمجموعة واسعة من التطبيقات. من خلال فهم المفاهيم وأفضل الممارسات والتقنيات المتقدمة التي تمت مناقشتها في هذا الدليل، يمكنك الاستفادة من TensorFlow.js لإنشاء تجارب ويب ذكية وجذابة.

احتضن قوة تعلم الآلة في المتصفح وافتح عالمًا جديدًا من الإمكانيات مع TensorFlow.js! أثناء استكشافك لـ TensorFlow.js، تذكر الاستفادة من التوثيق الرسمي ومنتديات المجتمع والبرامج التعليمية عبر الإنترنت لتعميق فهمك والبقاء على اطلاع بآخر التطورات. يتطور عالم تعلم الآلة في المتصفح بسرعة، وتقف TensorFlow.js في طليعة هذا الاتجاه المثير.