JavaScript mašininis mokymasis: TensorFlow.js ir kliento pusės dirbtinis intelektas

Dirbtinio intelekto (DI) sritis sparčiai vystosi, o vienas įdomiausių pokyčių yra galimybė mašininio mokymosi modelius vykdyti tiesiogiai interneto naršyklėse. Tai tapo įmanoma dėl tokių bibliotekų kaip TensorFlow.js, kuri suteikia „TensorFlow“ – pirmaujančios mašininio mokymosi sistemos – galią JavaScript ekosistemai.

Kas yra TensorFlow.js?

TensorFlow.js yra JavaScript biblioteka, skirta mašininio mokymosi modeliams apmokyti ir diegti naršyklėje bei Node.js. Ji leidžia programuotojams:

• Kurti MM modelius JavaScript: Kurti, apmokyti ir vykdyti MM modelius tiesiogiai naršyklėje, nesiremiant serverio pusės infrastruktūra.
• Naudoti esamus modelius: Importuoti iš anksto apmokytus TensorFlow modelius arba konvertuoti modelius iš kitų sistemų, kad juos būtų galima vykdyti naršyklėje.
• Išnaudoti GPU spartinimą: Pasinaudoti vartotojo įrenginio GPU greitesniam modelių apmokymui ir išvadų darymui (prognozavimui).

Kodėl verta rinktis kliento pusės mašininį mokymąsi?

Tradiciškai mašininio mokymosi modeliai yra diegiami serveriuose. Kai vartotojas sąveikauja su DI paremta programa, jo įvestis siunčiama į serverį, apdorojama modelio, o rezultatai siunčiami atgal vartotojui. Tačiau kliento pusės mašininis mokymasis perkelia skaičiavimus į vartotojo naršyklę. Tai suteikia keletą privalumų:

• Sumažinta delsa: Duomenų apdorojimas vietoje pašalina tinklo delsą, todėl atsako laikas yra greitesnis, o vartotojo patirtis – sklandesnė. Įsivaizduokite realaus laiko vertimo programėlę – garso apdorojimas naršyklėje suteikia tiesioginį grįžtamąjį ryšį.
• Padidintas privatumas: Duomenys apdorojami vartotojo įrenginyje, todėl sumažėja poreikis siųsti jautrią informaciją į nuotolinį serverį. Tai ypač svarbu programoms, dirbančioms su asmeniniais duomenimis, pavyzdžiui, medicininiais įrašais ar finansine informacija. Pagalvokite apie įrankį, kuris analizuoja vartotojo teksto nuotaiką; apdorojant tai vietoje, išvengiama potencialiai privačių pranešimų siuntimo į serverį.
• Funkcionalumas neprisijungus: Modeliai gali veikti net tada, kai vartotojas yra neprisijungęs, todėl DI pagrįstos funkcijos veikia aplinkoje, kurioje interneto ryšys yra ribotas arba jo nėra. Pavyzdžiui, mobilioji programėlė augalams identifikuoti galėtų veikti ir atokioje vietovėje be mobiliojo ryšio.
• Sumažinta serverio apkrova: Skaičiavimų perkėlimas klientui sumažina serverio apkrovą, potencialiai mažinant infrastruktūros išlaidas ir gerinant mastelį. Svetainė su vaizdų atpažinimo galimybėmis galėtų sumažinti serverio pralaidumą apdorodama vaizdus kliento pusėje.

TensorFlow.js panaudojimo atvejai

TensorFlow.js atveria platų galimybių spektrą kuriant išmanias ir interaktyvias žiniatinklio programas. Štai keletas įtikinamų panaudojimo atvejų:

1. Realaus laiko objektų aptikimas ir vaizdų atpažinimas

Atpažinkite objektus vaizduose ar vaizdo įrašuose realiu laiku, tiesiogiai naršyklėje. Tai galima panaudoti:

• Interaktyviems žaidimams: Aptikti žaidėjo judesius ir objektus žaidimo aplinkoje.
• Papildytosios realybės (AR) programoms: Uždėti skaitmeninę informaciją ant realaus pasaulio vaizdo, remiantis aptiktais objektais.
• Prieinamumo įrankiams: Padėti regėjimo negalią turintiems vartotojams atpažįstant objektus jų aplinkoje.

Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos svetainė galėtų naudoti TensorFlow.js, leisdama vartotojams virtualiai „pasimatuoti“ drabužius, aptikdama jų kūno formas ir uždėdama drabužių atvaizdus.

2. Natūraliosios kalbos apdorojimas (NLP)

Apdorokite ir supraskite žmogaus kalbą tiesiogiai naršyklėje. Taikymo sritys apima:

• Nuotaikos analizė: Nustatyti emocinį teksto toną, naudinga klientų atsiliepimų analizei ar socialinių tinklų stebėsenai.
• Teksto klasifikavimas: Suskirstyti tekstą į skirtingas kategorijas, pavyzdžiui, šlamšto aptikimui ar temų modeliavimui.
• Kalbos vertimas: Versti tekstą tarp kalbų realiu laiku.

Klientų aptarnavimo pokalbių robotas galėtų naudoti TensorFlow.js, kad analizuotų vartotojo įvestį ir pateiktų aktualesnius atsakymus, nesiųsdamas duomenų į serverį.

3. Pozos įvertinimas

Aptikti ir sekti žmogaus pozas vaizduose ar vaizdo įrašuose. Panaudojimo atvejai apima:

• Sporto programėlės: Stebėti vartotojo judesius ir teikti grįžtamąjį ryšį apie pratimų atlikimo techniką.
• Interaktyvios instaliacijos: Kurti interaktyvias patirtis, kurios reaguoja į vartotojo judesius.
• Saugumo sistemos: Aptikti neįprastus judesius ar elgesį.

Įsivaizduokite virtualų šokių instruktorių, kuris naudoja pozos įvertinimą, kad realiu laiku pateiktų grįžtamąjį ryšį apie jūsų šokio techniką.

4. Stiliaus perkėlimas

Pritaikyti vieno paveikslėlio stilių kitam, sukuriant meninius efektus. Tai galima panaudoti:

• Vaizdų redagavimo įrankiams: Leisti vartotojams kurti unikalius ir vizualiai patrauklius vaizdus.
• Meniniams filtrams: Taikyti skirtingus meninius stilius vaizdams realiu laiku.

Socialinių tinklų programėlė galėtų leisti vartotojams akimirksniu paversti savo nuotraukas impresionistiniais paveikslais, naudojant stiliaus perkėlimo modelius.

5. Personalizavimas ir rekomendacijos

Kurkite personalizuotas patirtis remdamiesi vartotojo elgesiu, nesiųsdami duomenų į serverį. Tai galima panaudoti:

• El. prekyba: Rekomenduoti produktus remiantis naršymo istorija.
• Turinio platformos: Siūlyti straipsnius ar vaizdo įrašus remiantis peržiūros įpročiais.

Internetinė mokymosi platforma galėtų naudoti TensorFlow.js, kad personalizuotų mokymosi kelius, remiantis mokinio rezultatais ir mokymosi stiliumi.

Kaip pradėti dirbti su TensorFlow.js?

Štai pagrindinis pavyzdys, kaip naudoti TensorFlow.js atliekant paprastą tiesinę regresiją:

// Import TensorFlow.js
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

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

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

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

// Train the model
async function train() {
  await model.fit(xs, ys, {epochs: 100});
  console.log('Training complete!');
}

// Make a prediction
async function predict() {
  await train();
  const prediction = model.predict(tf.tensor2d([[5]], [1, 1]));
  console.log(prediction.dataSync()); // Output: [10.00000023841858]
}

predict();

Šis kodo fragmentas parodo pagrindinius veiksmus, susijusius su paprasto TensorFlow.js modelio kūrimu, apmokymu ir naudojimu. Jums reikės įdiegti TensorFlow.js biblioteką naudojant npm arba yarn:

npm install @tensorflow/tfjs
# or
yarn add @tensorflow/tfjs

Darbas su iš anksto apmokytais modeliais

TensorFlow.js taip pat leidžia įkelti ir naudoti iš anksto apmokytus modelius. Tai gali sutaupyti laiko ir išteklių, nes jums nereikia apmokyti modelio nuo nulio. Yra keletas iš anksto apmokytų modelių, įskaitant:

• MobileNet: Lengvas modelis vaizdų klasifikavimui.
• Coco-SSD: Modelis objektų aptikimui.
• PoseNet: Modelis pozos įvertinimui.

Norėdami naudoti iš anksto apmokytą modelį, galite jį įkelti naudodami tf.loadLayersModel() funkciją.

// Load the MobileNet model
const model = await tf.loadLayersModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json');

// Load an image
const image = document.getElementById('image');

// Preprocess the image
const tfImage = tf.browser.fromPixels(image).toFloat();
const offset = tf.scalar(127.5);
const normalizedImage = tfImage.sub(offset).div(offset);
const batchedImage = normalizedImage.reshape([1, 224, 224, 3]);

// Make a prediction
const prediction = await model.predict(batchedImage);

// Get the top prediction
const values = prediction.dataSync();
const index = values.indexOf(Math.max(...values));

console.log(`Prediction: ${index}`);

Svarstymai ir iššūkiai

Nors kliento pusės mašininis mokymasis siūlo daug privalumų, svarbu žinoti jo apribojimus:

• Išteklių apribojimai: Naršyklės turi ribotus išteklius, palyginti su serveriais. Sudėtingiems modeliams gali prireikti didelės apdorojimo galios ir atminties, o tai gali turėti įtakos našumui ir baterijos veikimo laikui.
• Modelio dydis: Dideli modeliai gali padidinti pradinį tinklalapio įkėlimo laiką. Modelio optimizavimo ir kvantavimo metodai gali padėti sumažinti modelio dydį.
• Saugumo problemos: Kliento pusės kodas yra matomas vartotojams, todėl jis gali būti pažeidžiamas klastojimui ar atvirkštinei inžinerijai. Modelio šifravimo ir maskavimo metodai gali padėti sumažinti šias rizikas.
• Naršyklių suderinamumas: Užtikrinkite suderinamumą tarp skirtingų naršyklių ir įrenginių. Kruopščiai išbandykite savo programą, kad įsitikintumėte, jog ji veikia kaip tikėtasi.

Geriausios kliento pusės DI praktikos

Norėdami užtikrinti optimalų našumą ir vartotojo patirtį, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

• Optimizuokite modelius: Naudokite tokius metodus kaip kvantavimas ir genėjimas, kad sumažintumėte modelio dydį ir sudėtingumą.
• Atidėtas įkėlimas (Lazy Loading): Įkelkite modelius tik tada, kai jų prireikia, kad sumažintumėte pradinį įkėlimo laiką.
• Web Workers: Atlikite skaičiavimams imlias užduotis „web workers“, kad neužblokuotumėte pagrindinės gijos ir neužšaldytumėte vartotojo sąsajos.
• Progresyvus tobulinimas: Sukurkite savo programą taip, kad ji veiktų net jei naršyklė nepalaiko TensorFlow.js ar GPU spartinimo.
• Vartotojo grįžtamasis ryšys: Pateikite aiškų grįžtamąjį ryšį vartotojams apie modelio įkėlimo ir išvadų darymo eigą.

JavaScript mašininio mokymymosi ateitis

JavaScript mašininio mokymosi sritis sparčiai vystosi, o nuolatiniai patobulinimai apima:

• Aparatinės įrangos spartinimas: Nuolatiniai naršyklių GPU spartinimo palaikymo patobulinimai dar labiau pagerins našumą.
• Modelių optimizavimo metodai: Nauji modelių suspaudimo ir optimizavimo metodai leis diegti sudėtingesnius modelius kliento pusėje.
• Kraštinių skaičiavimas (Edge Computing): Kliento pusės DI integravimas su kraštinių skaičiavimu atvers naujas galimybes paskirstytam mašininiam mokymuisi.

TensorFlow.js suteikia programuotojams galią kurti novatoriškas ir išmanias žiniatinklio programas, kurios anksčiau buvo neįmanomos. Suteikdama mašininio mokymosi galią naršyklei, ji atveria naujas galimybes vartotojo patirčiai, privatumui ir funkcionalumui neprisijungus. Technologijai toliau tobulėjant, galime tikėtis pamatyti dar daugiau įdomių JavaScript mašininio mokymosi pritaikymų ateinančiais metais.

Išvados

TensorFlow.js yra galingas įrankis, perkeliantis mašininį mokymąsi tiesiai į naršyklę. Jo gebėjimas sumažinti delsą, padidinti privatumą ir įgalinti funkcionalumą neprisijungus daro jį patraukliu pasirinkimu įvairioms programoms. Nors išlieka iššūkių, susijusių su išteklių apribojimais ir saugumu, nuolatiniai aparatinės įrangos spartinimo ir modelių optimizavimo pasiekimai tiesia kelią ateičiai, kurioje DI bus sklandžiai integruotas į žiniatinklio patirtį. Suprasdami kliento pusės DI principus ir išnaudodami TensorFlow.js galimybes, programuotojai gali sukurti tikrai novatoriškas ir įtraukiančias programas, kurios formuos žiniatinklio ateitį.

Tolimesniam tyrinėjimui:

• Oficiali TensorFlow.js svetainė
• TensorFlow.js praktinės užduotys (Codelabs)
• TensorFlow.js pavyzdžiai GitHub