زبان جاوا اسکریپت محبوب‌ترین زبان میان برنامه‌نویسان وب در جهان است. دلایل زیادی برای این محبوبیت وجود دارد. از مهم‌ترین دلایل آن محبوبیت، کتابخانه‌های متعدد و قدرتمند این زبان است. البته، شاید در آینده‌ی نزدیک JavaScript تبدیل شود به زبان محبوب مهندسان و متخصصان یادگیری ماشین (Machine Learning)، دیپ لرنینگ (Deep Learning)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و حتی دیتا ساینس (Data Science).
چرا؟
چون جاوا اسکریپت علاوه بر داشتن کتابخانه‌های محبوب در توسعه وب از جمله React، jQuery، Vue.js و…، کتابخانه‌های متعدد و قدرتمند دیگری برای ML، NLP، یادگیری عمیق و دیتا ساینس هم دارد. تعداد این کتابخانه‌ها زیاد است و هر کدام امکانات و قابلیت‌های خاصی دارند.
در این محتوا ۷تا از کتابخانه‌ی JS برای یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بصری‌سازی داده‌ها را که در سال ۲۰۲۳ هر برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده‌ای باید با آنها آشنا باشد، معرفی میشود.
آنچه در این نوشته خواهیم داشت
۷ کتابخانه ماشین لرنینگ در جاوااسکریپت (۲۰۲۳)
ممکن است شنیده باشید که برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از کتابخانه‌های زبان برنامه‌نویسی پایتون استفاده میشود. بله، این کاملا درست است که پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند این زبان معمولا اولین انتخاب برای متخصصان ماشین لرنینگ، پردازش زبان طبیعی و همچنین بصری‌سازی داده‌ها است. اساسا، پایتون و کتابخانه‌های تخصصی‌اش تا حد زیادی در پیشرفت هوش مصنوعی و زیرشاخه‌‌‌های آن نقش داشتند.
اما نباید فکر کرد که پایتون در این عرصه بی‌رقیب است. زبان‌های دیگری (مانند زبان برنامه‌نویسی R برای دیتا ساینس) هم وجود دارند که متخصصان در این حوزه‌‌ها می‌‌توانند در یک یا بعضی از پروژه‌های خود از آنها استفاده کنند. جاوا اسکریپت رقیبی است که مثل خود پایتون قدرت و قابلیت‌های کافی برای این را دارد که در پروژه‌ها و حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی به کار گرفته شود.
درباره‌ی ارتباط بین ماشین لرنینگ و جاوا اسکریپت و اینکه چرا میشود به جای زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندش برای یادگیری ماشین از جاوااسکریپت هم استفاده کرد، در محتوای دیگری به‌نام «بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا اسکریپت» مفصل بحث شده است. در آن محتوا تعدادی از بهترین کتابخانه‌های JS برای ماشین لرنینگ معرفی شده است. در این محتوا ۲ کتابخانه برای یادگیری عمیق (که نوعی از ماشین لرنینگ برپایه‌ی شبکههای عصبی مصنوعی است)، ۲ کتابخانه برای پردازش زبان طبیعی و ۳ کتابخانه برای بصری‌سازی داده‌ها معرفی میشود.
۱. Synaptic
هدف در یادگیری عمیق این است که ماشین عملکردهای شناختی مغز انسان را تقلید کند. این تقلید را انواع شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) ممکن می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق از شبکههای عصبی تشکیل شده‌اند. الگوریتم‌ها با داده‌ها آموزش می‌بینند تا یاد بگیرند مثل مغز انسان عمل کنند و کارهایی را انجام دهند.
synaptic.js کتابخانه‌ی منبعباز است که MIT آن را توسعه داده است. این کتابخانه تعداد زیادی از انواع شبکههای عصبی را آماده و از پیش ساخته‌شده در خود دارد. برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده به راحتی می‌تواند هر آموزش یا داده‌ی دیگری را که می‌خواهد در این شبکههای آماده وارد کند و هر شبکه را مطابق با نیازهایش تغییر دهد. node.js و مرورگر از شبکههای عصبی این کتابخانه پشتیبانی می‌کنند.
مزیت استفاده از این کتابخانه در این است که میشود شبکهها را به دیگر شبکهها و همچنین به عنوان تابع مستقل به JSON اضافه کرد. JavaScript Object Notation (JSON) یا نمادگذاری اشیا در جاوااسکریپت فناوری بسیار مهم و کاربردی است که برای برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming) و انتقال ناهمگام داده‌ها در وب به کار گرفته میشود.
مرورگر کدها را به‌ترتیب و خط به خط اجرا می‌کند. این یعنی اجرای بعضی کدها و عملکردها موقوف میشود به اجرای کدهای قبلی. در جاوا اسکریپت چون امکان Async وجود دارد، برنامه‌نویس می‌تواند اجرای کد یا عملکرد خاصی را زودتر از بقیه‌ی کدها قرار دهد. یعنی کدها به‌ترتیب و خط به خط اجرا نمی‌شوند.
اجرای ناهمگام کدها از آن جهت مهم است که سرعت بارگذاری صفحه را بیشتر می‌کند و دیگر نیاز نیست کاربر منتظر بماند تا همه‌ی صفحه بارگذاری شود تا بتواند کار خاصی را انجام دهد.
۲. ConvNetJS
convnetjs یک کتابخانه کاملا تخصصی است که به توسعه‌دهنده و برنامه‌نویس امکان می‌دهد تا بدون نیاز به نرم‌افزار و برنامه‌ی اضافه‌ی دیگری شبکههای عصبی را تماما در مرورگر آموزش دهد. درواقع، کاری که این کتابخانه می‌کند این است که مدل‌های یادگیری عمیق را که دربردارنده‌ی شبکههای عصبی‌اند، در مرورگر آموزش می‌دهد.
ConvNetJS را یک دانشجوی دکتری در استنفورد توسعه و کدهای آن را در Github در دسترس عموم قرار داده است. متخصصان و کارشناسان از این کتابخانه استقبال کردند و اکنون شبکه‌ای از متخصصان از آن پشتیبانی می‌کنند. ConvnetJS علاوه‌بر آموزش شبکههای عصبی، گزینه‌هایی برای رفع مشکلات طبقه‌بندی و رگرسیون، آموزش شبکههای کانولوشنال متمرکز بر تصاویر و یک ماژول یادگیری تقویتی دارد که البته در مراحل آزمایشی است.
۳. nlp.js
این کتابخانه بی‌شک از کاربردی‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌ها برای متخصصان پردازش زبان طبیعی (NLP) است. در پردازش زبان طبیعی، هدف متخصص این است که مدلی را طراحی کند و آموزش دهد که بتواند به زبان طبیعی انسان با آنها تعامل برقرار کند. چت‌‌بات‌های هوش مصنوعی (مانند چت جی پی تی و گوگل بارد) با پردازش زبان طبیعی ساخته شده‌اند.
nlp.js برای node.js (محیط زمان اجرای جاوااسکرپیت که به توسعه‌دهنده امکان می‌دهد تا از JS برای برنامه‌نویسی سمت سرور استفاده کند) طراحی شده و از ۴۰ زبان پشتیبانی می‌کند.
بعضی از قابلیت‌هایی که این کتابخانه دارد، عبارت است از:
- حدس زدن زبان یک عبارت،
- تجزیه و تحلیل احساسات عبارات مختلف که با یک زبان نوشته شده است،
- طبقه‌بندی کردن هدف هر جمله،
- تولید زبان طبیعی برای پاسخ دادن به سؤالات یا متن‌های ورودی.
۴. Compromise
compromise.cool دومین کتابخانه تخصصی جاوا اسکرپیت برای پردازش زبان طبیعی است. تمرکز اصلی این کتابخانه بر شناسایی کلمات و عبارات، تجزیه و تحلیل متن و سپس تفسیر متن است.
۵. D3.js
۳ کتابخانه پایانی کتابخانه‌های جاوااسکریپت برای دیتا ساینس و بصری‌سازی داده است. D3.js کتابخانه‌ای رایگان و منبعباز برای بصری‌سازی داده‌ها با استفاده از زبان جاوا اسکریپت است که Mike Bostock در سال ۲۰۱۱ توسعه داده است. توسعه‌دهنده و برنامه‌نویس وب با استفاده از این کتابخانه قادر است بصری‌سازی‌های پویا و متحرک برای نمایش در وبسایت بسازد. D3.js با فریمورک‌های React و Vue.js کاملا سازگار است و دست برنامه‌نویس را کاملا باز می‌گذارد تا دقیقا به تصویر و نموداری برسد که می‌خواهد.
۶. Chart.js
این کتابخانه منبعباز ساده‌تر از قبلی است و امکانات کمتر اما کاربردی‌تری برای طراحان وبسایت دارد. Chart.js به برنامه‌نویس امکان می‌دهد تا داده‌ها را با ۸تا از رایج‌ترین نمودارها ( میله‌ای، دایره‌ای، حبابی، خطی، هیستوگرام، پراکندگی، خطا و نمودار قطبی) نشان دهد.
علاوه‌بر این ۸ نمودار، برنامه‌نویس این امکان را دارد که نمودارهای ترکیبی بسازد یا از پلاگین‌های متعدد این کتابخانه استفاده کند یا از نمودارهایی که دیگر برنامه‌نویسان و متخصصان در Github تعریف کرده‌اند، بهره ببرد. همچنین، توسعه‌دهنده با استفاده از امکانات انیمیشن در Chart.js می‌تواند هر بخشی از نمودار را که بخواهد، متحرک کند. ویژگی بسیار مهم نمودارهای ساخته‌شده با این کتابخانه ریسپانسیو (واکنش‌گرا) بودن آنها است. یعنی اندازه‌ی نمودار با اندازه‌ی (ابعاد) دستگاهی که مرورگر را باز می‌کند، مطابق میشود.
در آخر این نکته را هم باید افزود که Chart.js با مهم‌ترین و معروف‌ترین فریمورک‌های جاوااسکریپت (React, Vue, Angular) نیز کاملا سازگار است.
اگر می‌خواهید بصری‌سازی در پایتون و با کتابخانه‌های این زبان برنامه‌نویسی را با بصری‌سازی داده‌ها با کمک کتابخانه‌های جاوا اسکریپت مقایسه کنید، «بصری سازی در پایتون +(معرفی کتابخانه های محبوب)» را بخوانید.
۷. Sigma.js
به تصویر زیر نگاه کنید. قدرت، امکانات و تمایز کتابخانه‌ی sigma.js را می‌بینید. این کتابخانه برای به تصویر کشیدن گراف‌ها است، گراف‌هایی که حجم عظیمی از داده‌ها را نشان می‌دهند. همچنین، امکانات این کتابخانه برای تعاملی کردن، رنگ‌آمیزی و شخصی‌سازی گراف‌ها بسیار زیاد است.
جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
جاو ااسکریپت به زبانی با قابلیت‌های متعدد در حوزه‌های مختلف تبدیل شده است. دیگر این‌طور نیست که فقط متخصصان فرانت اند برای برنامه‌نویسی و توسعه کلاینت ساید یک وبسایت و اپلیکیشن به سراغ این زبان بروند. این زبان کتابخانه‌ها و فریمورک‌های متعددی برای توسعه سرور ساید هم دارد. علاوه بر آن، برای استفاده از فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی و حتی در توسعه بازی‌های کامپیوتری تحت وب نیز کاربرد دارد.
اگر می‌خواهید در حوزه طراحی سایت کار کنید، بی‌شک باید زبان JavaScript را یاد بگیرید. ولی کسی که می‌خواهد توسعه‌دهنده و برنامه‌نویسی باشد که توانایی و مهارت لازم برای انجام دادن پروژه‌های مختلف (از پروژه‌های هوش مصنوعی و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در طراحی و توسعه سایت و اپلیکیشن گرفته تا طراحی سایت و توسعه بازی کامپیوتری) را داشته باشد یا فول استک دولوپر (متخصص توسعه فرانت اند و بک اند) شود، قطعا باید آموزش جاوااسکریپت را در برنامه‌ی خود قرار دهد.
