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最近、 /r/learnjavascriptサブレディットをチェックしていたところ、「JavaScript は AI 開発にどのくらい役立ちますか?」というタイトルのスレッドで、次のような答えを見つけました。
「『AI』という言葉が、『たとえば大規模言語モデル (LLM) によってサポートされるサービスの出力を組み合わせたユーザー インターフェイスを提供するアプリケーションを開発する』ということを意味するのであれば、答えは『たくさん』です。なぜなら、JavaScript は主に Web ユーザー インターフェイスのコードを記述するために使用されます。
「AI」が、「現在「AI」という用語に関連付けられているさまざまなテクノロジーの 1 つを、基本的なレベルで独自のバージョンで実装する」ということを意味する場合、答えは「実際にはそれほど多くはありません」です。なぜなら、JavaScript が主に使用されるからです。 Web ユーザー インターフェイスのコードを作成します。
最初の段落は間違いなく真実なので、これは興味深い寄稿だと思いました…しかし、2 番目の段落はかなり微妙です。
また、AI アプリケーションの開発を考えるときに最初に思い浮かぶプログラミング言語は JavaScript ではありませんが (この分野ではPython が際立っています)、 機械学習に関連する多くの分野で JavaScript を使用することができます。
JavaScript は何を提供しますか?
JavaScript は多用途でアクセスしやすいプログラミング言語であり、元々は Web ページに対話性を提供するために設計されました。その柔軟性と、ブラウザーとサーバーの両方で実行できる機能(後者については、Reddit のコメンテーターは忘れているようですが) により、AI アプリケーションの開発にとって、当初考えられていたよりも重要な選択肢となりました。
もちろん、これは制限付きのオプションです。Python などの言語と比較すると、複雑なモデル トレーニング操作を実行する際のパフォーマンスの点で効率が劣る可能性があり、そのエコシステムは完全に拡張されていますが、まだそのレベルに達していません。 Python で利用できる AI ライブラリの成熟度。
JavaScript を使用して AI 開発を段階的に学ぶ方法
JavaScript の基本
AI 開発に取り組む前に、変数、関数、オブジェクト、条件構造、ループなどの JavaScript の基本をマスターすることが重要です。さらに、Node.js、Express.js、React.js などの主要なツールに慣れると、堅牢なアプリケーションの作成が容易になります。
AIの基本概念
教師あり学習と教師なし学習、ニューラル ネットワーク、分類、回帰、クラスタリングなど、AI の基本原理 ( 多くのオンライン コースで無料で学習できます) を理解することが不可欠です。この知識は、インテリジェントなアルゴリズムを開発するための基礎となります。
JavaScript を使用した機械学習
機械学習を使用すると、機械はデータから学習して予測を行うことができます。 TensorFlow.jsのようなツールは、JavaScript、ブラウザー、Node.js 環境で AI モデルを直接トレーニングおよびデプロイするための高度な機能を提供します。
実践的なプロジェクト
知識を統合する最良の方法は、それを実際のプロジェクトに適用することで、実践的な経験を積み、雇用市場で競争力のあるポートフォリオを作成できるようになります。 AI アプリケーションを開発するときに JavaScript をどのような用途に使用できるか疑問に思っている場合は、次のアイデアを参考にしてください。
- 画像認識とビデオ処理。
- チャットボットと仮想アシスタントのための自然言語処理 (NLP)。
- 視覚認識を利用したセキュリティシステムの開発。
- テキスト分析やフォーマット変換などの反復的なタスクの自動化。
- 履歴データに基づく予測アプリケーションの開発。
- 学術研究のための生物学的プロセスのシミュレーション。
- 動きやジェスチャーに応答するインタラクティブなアプリケーションの作成。
AI 向けのトップ JavaScript ツール
JavaScript エコシステムには、AI アプリケーション、ライブラリ、フレームワークの開発を容易にするために特別に設計された幅広いツールが含まれており、これらにより AI 開発へのアクセスが民主化されるだけでなく、この分野で JavaScript が関連言語としての地位を強化できるようになります。
TensorFlow.js
TensorFlow.js は、Google によって開発された、 非常に人気のある TensorFlow フレームワークの JavaScript バージョンです。ブラウザーや Node.js 環境で機械学習モデルを直接開発、トレーニング、デプロイするための高度な機能を提供します。
主な特徴:
- ブラウザーでモデルを実行するため、基本的なタスクにサーバーが必要なくなります。
- 事前トレーニングされたモデルのサポート。これにより、最初から開始せずに高度な機能を統合できます。
- リアルタイムのユーザー データを使用してカスタム モデルをトレーニングします。
- 広範なドキュメントと開発者の活発なコミュニティ。
ConvNetJS
ConvNetJSは、外部依存関係を必要とせずに、CNN やリカレント ネットワーク (RNN) などのディープ ラーニング アーキテクチャをブラウザーまたは Node.js 環境に直接簡単に実装できる軽量ライブラリです。
Brain.js
Brain.jsは、JavaScript でニューラル ネットワークを実装するための直感的なライブラリであり、ブラウザーと Node.js の両方向けに設計されています。シンプルで使いやすい API を備えており、初心者の機械学習開発者に最適です。
Synaptic.js
Synaptic.jsは、柔軟性とシンプルさが際立ったニューラル ネットワーク ライブラリであり、初心者と上級ユーザーの両方に適しています。カスタム多層ニューラル ネットワークの作成を可能にします。
Natural.js
Natural.jsは、JavaScript でのテキスト分析と生成を簡素化する自然言語処理 (NLP) ライブラリです。分類アルゴリズムおよびラベル付けシステムと互換性があります。
ml.js
ml.js は、データ分析と学習モデルの構築のためのツールを提供する JavaScript の機械学習アルゴリズムのコレクションです。線形回帰、 K-means 、デシジョン ツリーなどのアルゴリズムを幅広くサポートしています。
追跡.js
Tracking.jsは、JavaScript でオブジェクト追跡および画像分析アプリケーションを実装するための軽量ライブラリです。これは、コンピュータ ビジョン タスクをリアルタイムで実行する必要があるアプリケーションの開発に最適で、ユーザー定義の色、顔、オブジェクトの検出および追跡機能を提供します。
OpenCV.js
OpenCV.jsは、人気のある OpenCV コンピューター ビジョン ライブラリを適応させたもので、JavaScript と WebAssembly を使用してブラウザーで直接実行できるように設計されています。画像とビデオの両方を処理し、エッジ検出、オブジェクト認識、動作分析などの幅広いアルゴリズムを提供します。
- WebAssembly を使用すると、複雑な操作を高効率で実行できます。
- 追加のソフトウェアをインストールする必要がなく、最新のブラウザで動作します。