สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) ในปัจจุบันได้รับความสนใจอย่างมากในหมู่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี การเขียนโค้ดสำหรับโปรแกรม AI ได้รับการช่วยเหลือจากภาษาโปรแกรมมิ่งหลายตัว หนึ่งในนั้นคือ JavaScript ซึ่งผู้คนมากมายอาจคิดว่า JavaScript เป็นภาษาที่เพียงแค่ใช้กับการพัฒนาเว็บเท่านั้น แต่ในความเป็นจริง JavaScript มีไลบรารีและเฟรมเวิร์คมากมายที่สามารถนำมาใช้งานด้าน AI ได้อย่างเข้ากันได้ดี
บทความนี้จะแนะนำ 5 JavaScript ที่เหมาะกับการใช้งานเพื่อพัฒนา AI พร้อมตัวอย่างโค้ดและ usecase ที่สามารถให้คุณเห็นว่า JavaScript สามารถช่วยในการพัฒนา AI ได้อย่างไร
1. TensorFlow.js
TensorFlow.js เป็นไลบรารีของ JavaScript ที่ให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถสร้างและฝึกฝนโมเดล ML (Machine Learning) ได้โดยตรงในเบราว์เซอร์หรือใน Node.js โดยไม่ต้องใช้ภาษาอื่นๆ เช่น Python รองรับทั้งการทำงานด้านการสร้างแบบจำลอง การประมวลผลภาพ และการแปลภาษา
ตัวอย่างโค้ด:
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
// Train the model with some data.
model.fit({xs: tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]), ys: tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1])});
Usecase: การจัดการกับข้อมูลในรูปแบบของตัวเลขหรือตัวหนังสือเพื่อทำนายผลที่ออกมา
2. Brain.js
Brain.js คือไลบรารีสำหรับสร้าง neural networks ด้วย JavaScript ซึ่งเหมาะสำหรับการแก้ไขปัญหาการจำแนกหรือการทำนายผลที่ชัดเจน
ตัวอย่างโค้ด:
const brain = require('brain.js');
const network = new brain.NeuralNetwork();
network.train([
{ input: [0, 0, 0], output: [0] },
{ input: [0, 0, 1], output: [0] },
{ input: [0, 1, 1], output: [0] },
{ input: [1, 0, 1], output: [1] },
{ input: [1, 1, 1], output: [1] }
]);
const output = network.run([1, 0, 0]); // [0.987]
Usecase: การจำแนกประเภทหรือการทำนายผลที่ต้องการค่า exact ระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ
3. Synaptic.js
Synaptic เป็นไลบรารีที่มีอาร์คิเทกเจอร์เป็นอิสระ และสามารถใช้เพื่อพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อน ได้ความสามารถในการเรียนรู้โดยการฝึกฝน และปรับปรุงตัวเองได้
ตัวอย่างโค้ด:
var synaptic = require('synaptic');
var Neuron = synaptic.Neuron,
Layer = synaptic.Layer,
Network = synaptic.Network,
Trainer = synaptic.Trainer,
Architect = synaptic.Architect;
var myNetwork = new Architect.Perceptron(40, 25, 10);
var trainer = new Trainer(myNetwork);
trainer.train(trainingSet, {
rate: .2,
iterations: 20,
error: .1,
});
Usecase: สร้างโมเดลเพื่อการจำแนกประเภทหรือนำไปใช้ในการควบคุมโรบอทหรือเครื่องจักร
4. ConvNetJS
ConvNetJS เป็นไลบรารี JavaScript ที่ช่วยในการสร้าง Convolutional Neural Networks (CNNs) ซึ่งมักใช้ในการจำแนกภาพ
ตัวอย่างโค้ด:
var convnetjs = require('convnetjs');
var layer_defs = [];
layer_defs.push({type:'input', out_sx:1, out_sy:1, out_depth:2});
layer_defs.push({type:'fc', num_neurons:5, activation:'sigmoid'});
layer_defs.push({type:'softmax', num_classes:2});
var net = new convnetjs.Net();
net.makeLayers(layer_defs);
var x = new convnetjs.Vol([0.3, -0.5]);
var prob = net.forward(x);
Usecase: การจำแนกประเภทภาพหรือวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
5. ML5.js
ML5.js เป็นไลบรารีที่ช่วยให้การใช้งาน Machine Learning ในเว็บได้ง่ายขึ้น มีการอำนวยความสะดวกโดยการจัดเตรียมอินเตอร์เฟซในการใช้งาน ML ที่เข้าใจง่าย
ตัวอย่างโค้ด:
// Load the model
ml5.imageClassifier('MobileNet')
.then(classifier => classifier.classify(img))
.then(results => {
console.log(results[0].className);
});
Usecase: ใช้สำหรับการจำแนกประเภทภาพหรือวิดีโอแบบเรียลไทม์
JavaScript เป็นภาษาที่เข้าถึงได้ง่ายและสามารถใช้งานได้กับการพัฒนา AI ในหลายๆ รูปแบบ เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างของไลบรารีที่ประสิทธิภาพและสามารถนำมาใช้เพื่อการศึกษาและพัฒนาโครงการ AI ได้ สำหรับใครที่เริ่มที่จะเรียนรู้หรือมองหาช่องทางในการพัฒนาความชำนาญด้านโค้ดระดับสูง เราขอแนะนำให้ลองศึกษาและทดสอบกับไลบรารีเหล่านี้ คุณจะพบกับมิติใหม่แห่งการสร้างโปรแกรมที่ไม่เคยมีมาก่อน และหากยังรู้สึกไม่แน่ใจ สถาบัน EPT เป็นสถานที่รวบรวมความรู้และเทคนิคในการเขียนโปรแกรม เพื่อพัฒนาทักษะของคุณในด้านต่างๆ ของการเขียนโค้ดไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์, แอปพลิเคชั่น หรือแม้แต่ AI ที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอนาคต
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: javascript ai machine_learning tensorflow.js brain.js synaptic.js convnetjs ml5.js neural_networks programming web_development
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com