ஜாவாஸ்கிரிப்ட் மெஷின் லேர்னிங்: டென்சர்ஃப்ளோ.js மற்றும் கிளைன்ட்-சைட் AI

செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) தளம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, மேலும் வலை உலாவிகளுக்குள் நேரடியாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை இயக்கும் திறன் மிகவும் அற்புதமான முன்னேற்றங்களில் ஒன்றாகும். இது டென்சர்ஃப்ளோ.js போன்ற நூலகங்கள் மூலம் சாத்தியமாகிறது, இது முன்னணி இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான டென்சர்ஃப்ளோவின் ஆற்றலை ஜாவாஸ்கிரிப்ட் சூழலுக்குக் கொண்டுவருகிறது.

டென்சர்ஃப்ளோ.js என்றால் என்ன?

டென்சர்ஃப்ளோ.js என்பது உலாவி மற்றும் Node.js-ல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் பயன்படுத்துவதற்குமான ஒரு ஜாவாஸ்கிரிப்ட் நூலகமாகும். இது டெவலப்பர்களை அனுமதிக்கிறது:

• ஜாவாஸ்கிரிப்டில் ML மாதிரிகளை உருவாக்குங்கள்: சர்வர் பக்க உள்கட்டமைப்பைச் சாராமல், உலாவியில் நேரடியாக ML மாதிரிகளை உருவாக்கவும், பயிற்றுவிக்கவும், இயக்கவும்.
• இருக்கும் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துங்கள்: முன்பே பயிற்சி பெற்ற டென்சர்ஃப்ளோ மாதிரிகளை இறக்குமதி செய்யுங்கள் அல்லது பிற கட்டமைப்புகளிலிருந்து மாதிரிகளை உலாவியில் இயங்க மாற்றுங்கள்.
• GPU முடுக்கத்தைப் பயன்படுத்துங்கள்: வேகமான மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்காக (கணிப்பு) பயனரின் சாதனத்தின் GPU-வைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.

ஏன் கிளைன்ட்-சைட் மெஷின் லேர்னிங்?

பாரம்பரியமாக, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் சர்வர்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு பயனர் AI-ஆல் இயங்கும் பயன்பாட்டுடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது, ​​அவர்களின் உள்ளீடு சர்வருக்கு அனுப்பப்பட்டு, மாதிரியால் செயலாக்கப்பட்டு, முடிவுகள் பயனருக்குத் திருப்பி அனுப்பப்படும். இருப்பினும், கிளைன்ட்-சைட் இயந்திர கற்றல், கணக்கீட்டைப் பயனரின் உலாவிக்கு மாற்றுகிறது. இது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• குறைந்த தாமதம்: தரவை உள்ளூரில் செயலாக்குவது நெட்வொர்க் தாமதத்தை நீக்குகிறது, இதனால் வேகமான மறுமொழி நேரங்கள் மற்றும் மிகவும் பதிலளிக்கக்கூடிய பயனர் அனுபவம் கிடைக்கிறது. ஒரு நிகழ்நேர மொழிபெயர்ப்பு பயன்பாட்டை கற்பனை செய்து பாருங்கள் – உலாவியில் ஆடியோவைச் செயலாக்குவது உடனடிப் பின்னூட்டத்தை வழங்குகிறது.
• மேம்பட்ட தனியுரிமை: தரவு பயனரின் சாதனத்தில் செயலாக்கப்படுகிறது, முக்கியமான தகவல்களை தொலைநிலை சர்வருக்கு அனுப்ப வேண்டிய தேவையை இது குறைக்கிறது. மருத்துவப் பதிவுகள் அல்லது நிதித் தகவல்கள் போன்ற தனிப்பட்ட தரவைக் கையாளும் பயன்பாடுகளுக்கு இது மிகவும் முக்கியமானது. உணர்வுக்காக பயனர் உரையை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு கருவியைக் கவனியுங்கள்; இதை உள்ளூரில் செயலாக்குவது தனிப்பட்ட தகவல்தொடர்புகளை சர்வருக்கு அனுப்புவதைத் தவிர்க்கிறது.
• ஆஃப்லைன் செயல்பாடு: பயனர் ஆஃப்லைனில் இருக்கும்போதும் மாதிரிகளை இயக்கலாம், இது வரையறுக்கப்பட்ட அல்லது இணைய இணைப்பு இல்லாத சூழல்களில் AI-ஆல் இயங்கும் அம்சங்களைச் செயல்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, தாவரங்களை அடையாளம் காண்பதற்கான ஒரு மொபைல் ஆப், செல் சேவை இல்லாத தொலைதூரப் பகுதியிலும் செயல்பட முடியும்.
• குறைக்கப்பட்ட சர்வர் சுமை: கணக்கீட்டை கிளைன்ட்டிற்கு மாற்றுவது சர்வரின் சுமையைக் குறைக்கிறது, இது உள்கட்டமைப்பு செலவுகளைக் குறைத்து அளவிடுதலை மேம்படுத்துகிறது. படங்களை அடையாளம் காணும் திறன்களைக் கொண்ட ஒரு வலைத்தளம், படங்களை கிளைன்ட் பக்கத்தில் செயலாக்குவதன் மூலம் சர்வர் அலைவரிசையைக் குறைக்கலாம்.

டென்சர்ஃப்ளோ.js-ன் பயன்பாட்டு வழக்குகள்

டென்சர்ஃப்ளோ.js அறிவார்ந்த மற்றும் ஊடாடும் வலைப் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான பரந்த அளவிலான சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது. இதோ சில அழுத்தமான பயன்பாட்டு வழக்குகள்:

1. நிகழ்நேர பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பட அங்கீகாரம்

உலாவியில் நேரடியாக, நிகழ்நேரத்தில் படங்கள் அல்லது வீடியோக்களில் உள்ள பொருட்களை அடையாளம் காணவும். இதைப் பயன்படுத்தலாம்:

• ஊடாடும் விளையாட்டுகள்: விளையாட்டு சூழலில் வீரர்களின் அசைவுகளையும் பொருட்களையும் கண்டறியவும்.
• ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி (AR) பயன்பாடுகள்: கண்டறியப்பட்ட பொருட்களின் அடிப்படையில் நிஜ உலகில் டிஜிட்டல் தகவல்களைப் பதியவும்.
• அணுகல் கருவிகள்: பார்வை குறைபாடுள்ள பயனர்களுக்கு அவர்களின் சுற்றுப்புறங்களில் உள்ள பொருட்களை அடையாளம் கண்டு உதவவும்.

உதாரணமாக, ஒரு சில்லறை வர்த்தக வலைத்தளம், பயனர்களின் உடல் வடிவத்தைக் கண்டறிந்து, ஆடைகளின் படங்களைப் பொருத்துவதன் மூலம், ஆடைகளை கிட்டத்தட்ட "அணிந்து பார்க்க" டென்சர்ஃப்ளோ.js-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

2. இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)

உலாவியில் நேரடியாக மனித மொழியைச் செயலாக்கிப் புரிந்து கொள்ளவும். பயன்பாடுகளில் அடங்குபவை:

• உணர்வுப் பகுப்பாய்வு: உரையின் உணர்ச்சித் தொனியைக் கண்டறியவும், இது வாடிக்கையாளர் கருத்துப் பகுப்பாய்வு அல்லது சமூக ஊடக கண்காணிப்புக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• உரை வகைப்பாடு: ஸ்பேம் கண்டறிதல் அல்லது தலைப்பு மாதிரியாக்கம் போன்ற பல்வேறு வகைகளாக உரையை வகைப்படுத்தவும்.
• மொழி மொழிபெயர்ப்பு: மொழிகளுக்கு இடையில் நிகழ்நேரத்தில் உரையை மொழிபெயர்க்கவும்.

ஒரு வாடிக்கையாளர் சேவை சாட்பாட், பயனர் உள்ளீட்டைப் பகுப்பாய்வு செய்து, தரவை சர்வருக்கு அனுப்பாமல், மிகவும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்க டென்சர்ஃப்ளோ.js-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

3. போஸ் மதிப்பீடு

படங்கள் அல்லது வீடியோக்களில் மனித போஸ்களைக் கண்டறிந்து கண்காணிக்கவும். பயன்பாட்டு வழக்குகளில் அடங்குபவை:

• உடற்பயிற்சி பயன்பாடுகள்: பயனர் இயக்கங்களைக் கண்காணித்து, உடற்பயிற்சி வடிவம் குறித்து பின்னூட்டம் வழங்கவும்.
• ஊடாடும் நிறுவல்கள்: பயனர் இயக்கங்களுக்குப் பதிலளிக்கும் ஊடாடும் அனுபவங்களை உருவாக்கவும்.
• பாதுகாப்பு அமைப்புகள்: அசாதாரண இயக்கங்கள் அல்லது நடத்தைகளைக் கண்டறியவும்.

உங்கள் நடன நுட்பத்தில் நிகழ்நேரப் பின்னூட்டத்தை வழங்க போஸ் மதிப்பீட்டைப் பயன்படுத்தும் ஒரு மெய்நிகர் நடன பயிற்றுவிப்பாளரைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள்.

4. பாணி பரிமாற்றம்

ஒரு படத்தின் பாணியை மற்றொன்றிற்குப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் கலை விளைவுகளை உருவாக்கலாம். இதைப் பயன்படுத்தலாம்:

• பட எடிட்டிங் கருவிகள்: பயனர்கள் தனித்துவமான மற்றும் பார்வைக்கு ஈர்க்கும் படங்களை உருவாக்க அனுமதிக்கவும்.
• கலை வடிகட்டிகள்: நிகழ்நேரத்தில் படங்களுக்கு வெவ்வேறு கலை பாணிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

ஒரு சமூக ஊடகப் பயன்பாடு, பாணி பரிமாற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி, பயனர்கள் தங்கள் புகைப்படங்களை உடனடியாக இம்ப்ரெஷனிஸ்ட் ஓவியங்களாக மாற்ற அனுமதிக்கலாம்.

5. தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் பரிந்துரைகள்

தரவை சர்வருக்கு அனுப்பாமல், பயனர் நடத்தையின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை உருவாக்கவும். இதைப் பயன்படுத்தலாம்:

• இ-காமர்ஸ்: உலாவல் வரலாற்றின் அடிப்படையில் தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்கவும்.
• உள்ளடக்க தளங்கள்: பார்க்கும் பழக்கத்தின் அடிப்படையில் கட்டுரைகள் அல்லது வீடியோக்களைப் பரிந்துரைக்கவும்.

ஒரு ஆன்லைன் கற்றல் தளம், ஒரு மாணவரின் செயல்திறன் மற்றும் கற்றல் பாணியின் அடிப்படையில் கற்றல் பாதைகளைத் தனிப்பயனாக்க டென்சர்ஃப்ளோ.js-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

டென்சர்ஃப்ளோ.js-ஐத் தொடங்குதல்

ஒரு எளிய நேரியல் பின்னடைவைச் செய்ய டென்சர்ஃப்ளோ.js-ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதற்கான ஒரு அடிப்படை எடுத்துக்காட்டு இங்கே:

// டென்சர்ஃப்ளோ.js-ஐ இறக்குமதி செய்யவும்
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// ஒரு நேரியல் பின்னடைவு மாதிரியை வரையறுக்கவும்
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

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

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

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

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

predict();

இந்த குறியீடு துணுக்கு ஒரு எளிய டென்சர்ஃப்ளோ.js மாதிரியை உருவாக்குதல், பயிற்றுவித்தல் மற்றும் பயன்படுத்துவதில் உள்ள அடிப்படைப் படிகளை நிரூபிக்கிறது. npm அல்லது yarn ஐப் பயன்படுத்தி டென்சர்ஃப்ளோ.js நூலகத்தை நிறுவ வேண்டும்:

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

முன்பே பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளுடன் பணிபுரிதல்

டென்சர்ஃப்ளோ.js முன்பே பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை ஏற்றிப் பயன்படுத்தவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது உங்கள் நேரத்தையும் வளங்களையும் மிச்சப்படுத்த முடியும், ஏனெனில் நீங்கள் புதிதாக மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிக்கத் தேவையில்லை. பல முன்பே பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் கிடைக்கின்றன, அவற்றுள்:

• MobileNet: பட வகைப்பாட்டிற்கான ஒரு இலகுரக மாதிரி.
• Coco-SSD: பொருள் கண்டறிதலுக்கான ஒரு மாதிரி.
• PoseNet: போஸ் மதிப்பீட்டிற்கான ஒரு மாதிரி.

முன்பே பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த, நீங்கள் அதை tf.loadLayersModel() செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி ஏற்றலாம்.

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

// ஒரு படத்தை ஏற்றவும்
const image = document.getElementById('image');

// படத்தை முன்கூட்டியே செயலாக்கவும்
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]);

// ஒரு கணிப்பைச் செய்யவும்
const prediction = await model.predict(batchedImage);

// சிறந்த கணிப்பைப் பெறவும்
const values = prediction.dataSync();
const index = values.indexOf(Math.max(...values));

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

கவனிக்க வேண்டியவை மற்றும் சவால்கள்

கிளைன்ட்-சைட் இயந்திர கற்றல் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், அதன் வரம்புகளைப் பற்றி அறிந்திருப்பது முக்கியம்:

• வளக் கட்டுப்பாடுகள்: சர்வர்களுடன் ஒப்பிடும்போது உலாவிகளுக்கு வரையறுக்கப்பட்ட வளங்கள் உள்ளன. சிக்கலான மாதிரிகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க செயலாக்க சக்தி மற்றும் நினைவகம் தேவைப்படலாம், இது செயல்திறன் மற்றும் பேட்டரி ஆயுளைப் பாதிக்கக்கூடும்.
• மாதிரி அளவு: பெரிய மாதிரிகள் ஒரு வலைப்பக்கத்தின் ஆரம்ப ஏற்றுதல் நேரத்தை அதிகரிக்கலாம். மாதிரி தேர்வுமுறை மற்றும் குவாண்டைசேஷன் நுட்பங்கள் மாதிரி அளவைக் குறைக்க உதவும்.
• பாதுகாப்புக் கவலைகள்: கிளைன்ட்-சைட் குறியீடு பயனர்களுக்குத் தெரியும், இது சேதப்படுத்துதல் அல்லது தலைகீழ் பொறியியலுக்கு ஆளாக நேரிடும். மாதிரி குறியாக்கம் மற்றும் குழப்பம் நுட்பங்கள் இந்த அபாயங்களைக் குறைக்க உதவும்.
• உலாவி இணக்கத்தன்மை: வெவ்வேறு உலாவிகள் மற்றும் சாதனங்களில் இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தவும். உங்கள் பயன்பாடு எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த முழுமையாகச் சோதிக்கவும்.

கிளைன்ட்-சைட் AI-க்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

உகந்த செயல்திறன் மற்றும் பயனர் அனுபவத்தை உறுதிப்படுத்த, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கவனியுங்கள்:

• மாதிரிகளை மேம்படுத்துங்கள்: மாதிரி அளவு மற்றும் சிக்கலைக் குறைக்க குவாண்டைசேஷன் மற்றும் ப்ரூனிங் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• சோம்பேறி ஏற்றுதல் (Lazy Loading): ஆரம்ப ஏற்றுதல் நேரத்தைக் குறைக்க, தேவைப்படும்போது மட்டும் மாதிரிகளை ஏற்றவும்.
• Web Workers: பிரதான த்ரெட்டைத் தடுப்பதையும் UI-ஐ முடக்குவதையும் தவிர்க்க, கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளை வெப் வொர்க்கர்களில் செய்யவும்.
• படிப்படியான மேம்பாடு: உலாவி டென்சர்ஃப்ளோ.js அல்லது GPU முடுக்கத்தை ஆதரிக்காவிட்டாலும் உங்கள் பயன்பாடு செயல்படும் வகையில் வடிவமைக்கவும்.
• பயனர் கருத்து: மாதிரி ஏற்றுதல் மற்றும் அனுமானத்தின் முன்னேற்றம் குறித்து பயனர்களுக்குத் தெளிவான பின்னூட்டத்தை வழங்கவும்.

ஜாவாஸ்கிரிப்ட் மெஷின் லேர்னிங்கின் எதிர்காலம்

ஜாவாஸ்கிரிப்ட் இயந்திர கற்றல் துறை வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, இதில் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றங்கள் உள்ளன:

• வன்பொருள் முடுக்கம்: GPU முடுக்கத்திற்கான உலாவி ஆதரவில் தொடர்ச்சியான மேம்பாடுகள் செயல்திறனை மேலும் மேம்படுத்தும்.
• மாதிரி தேர்வுமுறை நுட்பங்கள்: மாதிரி சுருக்கம் மற்றும் தேர்வுமுறைக்கான புதிய நுட்பங்கள் கிளைன்ட்டில் மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த உதவும்.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: கிளைன்ட்-சைட் AI-ஐ எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்குடன் ஒருங்கிணைப்பது விநியோகிக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றலுக்கான புதிய சாத்தியங்களை உருவாக்கும்.

டென்சர்ஃப்ளோ.js டெவலப்பர்களுக்கு முன்பு சாத்தியமில்லாத புதுமையான மற்றும் அறிவார்ந்த வலைப் பயன்பாடுகளை உருவாக்க அதிகாரம் அளிக்கிறது. இயந்திர கற்றலின் ஆற்றலை உலாவிக்குக் கொண்டு வருவதன் மூலம், இது பயனர் அனுபவம், தனியுரிமை மற்றும் ஆஃப்லைன் செயல்பாடுகளுக்கு புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது. தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், வரும் ஆண்டுகளில் ஜாவாஸ்கிரிப்ட் இயந்திர கற்றலின் இன்னும் அற்புதமான பயன்பாடுகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம்.

முடிவுரை

டென்சர்ஃப்ளோ.js என்பது இயந்திர கற்றலை நேரடியாக உலாவிக்குக் கொண்டுவருவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். தாமதத்தைக் குறைக்கும், தனியுரிமையை மேம்படுத்தும், மற்றும் ஆஃப்லைன் செயல்பாட்டை இயக்கும் அதன் திறன், பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு இது ஒரு கவர்ச்சிகரமான விருப்பமாக அமைகிறது. வளக் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் பாதுகாப்பு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் சவால்கள் இருந்தாலும், வன்பொருள் முடுக்கம் மற்றும் மாதிரி தேர்வுமுறையில் நடந்து வரும் முன்னேற்றங்கள், AI தடையின்றி வலை அனுபவத்தில் ஒருங்கிணைக்கப்படும் ஒரு எதிர்காலத்திற்கு வழி வகுக்கின்றன. கிளைன்ட்-சைட் AI-ன் கொள்கைகளைப் புரிந்துகொண்டு, டென்சர்ஃப்ளோ.js-ன் திறன்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் வலையின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் உண்மையான புதுமையான மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும்.

மேலும் ஆராய:

• டென்சர்ஃப்ளோ.js அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளம்
• டென்சர்ஃப்ளோ.js கோட்லேப்ஸ்
• கிட்ஹப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ.js எடுத்துக்காட்டுகள்