blog posts

JavaScript ile yapay zekayı öğrenmek için bir yol haritası

Ayrıca JavaScript, dinamik ve çalıştırılabilir bir dil olarak tarayıcılarda veri işlemeye ve hızlı ve verimli hesaplamalar yapmaya uygundur. Bu özellikler, web üzerinde yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine, kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesine ve kullanıcılarla daha fazla akıllı etkileşimin sağlanmasına olanak tanır. Dolayısıyla, AI geliştiricilerinin ve web geliştirmenin kullanabileceği güçlü bir araç olarak JavaScript, bu iki alanı bir araya getirmede önemli bir rol oynamıştır ve AI sistemlerinin kullanıcı deneyimini ve rekabet gücünü artırmaya yardımcı olabilir.

JavaScript nedir?

JavaScript, web geliştirme ve web sayfalarındaki etkileşim için kullanılan açık kaynaklı bir programlama dilidir. Bu dil, 1990’ların sonlarında Brendan Eich tarafından tanıtıldı ve sonunda web dünyasında en yaygın kullanılan ve önemli programlama dillerinden biri haline geldi. Günümüzde JavaScript ile yapay zeka da özel bir şekilde kullanılabilmektedir.

JavaScript ile Yapay Zekayı Öğrenmek

JavaScript’in temel özellikleri

JavaScript’in temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

  1. İstemci Tarafı : JavaScript çoğunlukla tarayıcılarda uygulamalar ve istemci etkileşimleri geliştirmek için kullanılır. Geliştiricilerin web üzerinde etkileşimli ve dinamik kullanıcı deneyimi oluşturmasına olanak tanır.
  2. Açık Kaynak Dili: JavaScript, geliştiricilerin ücretsiz olarak kullanabileceği açık kaynaklı bir dildir. Bu, insanların onu kolayca kullanmasına, iyileştirmeler oluşturmasına ve paylaşmasına olanak tanır.
  3. Yürütme hızı: JavaScript tarayıcılarda iyi çalışır ve geliştiricilerin hızlı ve işlevsel uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.
  4. DOM ile Etkileşim (Belge Nesne Modeli): JavaScript, DOM’u kullanarak web sayfası bileşenlerine erişebilir ve bunları değiştirebilir. Bu özellik, geliştiricilerin kullanıcı etkileşimlerini kontrol etmesine olanak tanır.
  5. Tam Zamanında Derleme: Varsayılan olarak, JavaScript tarayıcı tarafından derlenir; bu, programların çalışma zamanında dinamik olarak yorumlandığı anlamına gelir.

Yapay zekanın JavaScript ile öğrenilmesi sürecinde JavaScript, web geliştirmede önemli bir rol oynayarak geliştiricilerin dinamik ve etkileşimli web uygulamaları oluşturmasına ve kullanıcılara daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmasına olanak tanır. Aşağıda JavaScript ile yapay zeka çerçevelerinden daha fazla bahsedeceğiz.

Tarayıcıda makine öğrenimi için TensorFlow.js

TensorFlow.js, JavaScript geliştiricileri için güçlü bir makine öğrenimi ve sinir ağı kitaplığıdır. Bu kütüphane, tarayıcılarda yapay zeka ve makine öğrenmesi sistemlerinin geliştirilmesini sağlar ve doğrudan web ortamında kullanılabilir. TensorFlow.js, giriş verileri ve çeşitli özelliklerle çok daha iyi etkileşim sağlar.

TensorFlow.js’nin öne çıkan özelliklerinden biri, sinir ağları gibi çeşitli makine öğrenimi modellerini tarayıcıda çalıştırabilmesidir. Bu kitaplık, geliştiricilerin önceden eğitilmiş modelleri kolayca yükleyip geliştirmelerine ve ardından bunları kendi özel sorunları için kullanmalarına olanak tanır. Ayrıca TensorFlow.js, yerel verileri veya çevrimiçi verileri kullanarak tarayıcıda yeni modelleri eğitme olanağı sağlar.

Tarayıcıda makine öğrenimi için TensorFlow.js

Bu kitaplık sayesinde geliştiriciler, tarayıcıda görüntü tanıma, metin çevirisi, ses analizi ve diğer birçok yapay zeka görevi gibi daha karmaşık etkileşimleri kolayca gerçekleştirebilir. Bu, geliştiricilerin web için etkileşimli ve akıllı uygulamalar oluşturmasına ve kullanıcılara daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmasına olanak tanır. TensorFlow.js, JavaScript’teki diğer makine öğrenimi kitaplıkları ve çerçevelerinden öne çıkıyor ve geliştiricilere yapay zeka projelerini etkili ve verimli bir şekilde ele almaları için güçlü araçlar sağlıyor.

JavaScript ile AI öğrenmek için TensorFlow.js’nin artıları ve eksileri

TensorFlow.js, makine öğrenimi ve tarayıcıda ve Node.js ortamında sinir modelleri geliştirmeye yönelik açık kaynaklı bir kitaplıktır:

TensorFlow.js’nin avantajları:

  1. Tarayıcıda makine öğrenimi: TensorFlow.js, makine öğrenimi modellerinin doğrudan web tarayıcısında eğitilmesine ve yürütülmesine olanak tanır. Bu, geliştiricilerin özel platformlara ihtiyaç duymadan ve modelleri sunucu tarafında çalıştırmadan modellerini son kullanıcı ortamında çalıştırabilmelerine olanak tanır.
  2. Kolay geçiş : Bir geliştirici TensorFlow’a aşinaysa (Python kullanarak), kolayca TensorFlow.js’ye taşınabilir. Bu, geliştiricilerin modellerini Python ortamından JavaScript ortamına taşımasına olanak tanır.
  3. Topluluk Katkısı: js açık kaynaklı bir projedir ve büyük bir topluluk katkısına sahiptir. Bu, çok sayıda açık kaynak koduna ve makine öğrenimi için yan projelere erişim anlamına gelir.
  4. Esneklik ve küçük boyut: TensorFlow.js, küçük ve basit modellerden karmaşık ve büyük modellere kadar destekler. Bu esneklik, geliştiricilerin modellerini kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmelerine olanak tanır.

TensorFlow.js’nin dezavantajları:

  1. Performans sınırlamaları: TensorFlow.js, TensorFlow’un diğer sürümleriyle karşılaştırıldığında, özellikle derin ve yüksek hızlı modelleri çalıştırırken performans sınırlamalarına sahiptir. Bu, büyük hesaplama işlemleri gerektiren projelerde sorun yaratabilir.
  2. Kütüphanelerdeki sınırlamalar: Js’deki makine öğrenimiyle ilgili kütüphanelerin ve araçların sayısı, TensorFlow’un diğer sürümlerine göre daha sınırlı olabilir. Bazı projeler için gerekli bazı özelliklere sahip olmayabilir.
  3. Sınırlı ortam: TensorFlow.js’nin tek yürütme ortamı tarayıcı ve Node.js’dir ve farklı ortamları kapsamadığından bazı durumlarda sınırlamalarla karşılaşabilirsiniz.

JavaScript ile yapay zeka öğreniminde Brain.js kütüphanesi

Brain.js kütüphanesi, tarayıcılarda ve Node.js’de Yapay Sinir Ağlarını uygulamak için kullanılan açık kaynaklı bir JavaScript kütüphanesidir. Bu kütüphane, makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin tasarlanması ve öğretilmesine yönelik olanaklar sağlar:

  • Basit Sinir Ağları: Js kullanarak basit sinir ağları oluşturabilirsiniz. Bu ağlar girdi, gizli ve çıktı katmanlarını içerir ve tahmin, karar verme ve görüntüleme gibi çeşitli problemler için kullanılabilir.
  • Makine öğrenimi : js, Tekrarlayan Sinir Ağları veya Evrişimli Sinir Ağları gibi farklı algoritmalar kullanarak makine öğrenimi modellerini uygulamanıza olanak tanır.
  • Verilerle etkileşim kurma : Modellerinizi, ağlarınıza sağladığınız sayısal ve metinsel veriler dahil çeşitli verilerle eğitebilirsiniz. Bu kütüphane, veri işleme ve bunları sinir ağları için uygun bir formata dönüştürme olanakları sağlar.
  • Özel Ayarlar: Kitaplık, katman sayısı, katman başına nöron sayısı, öğrenme hızı ve eğitim turu sayısı dahil olmak üzere ağlarınıza çeşitli ayarlar uygulamanıza olanak tanır.
  • Web Projeleri : Bir JavaScript kütüphanesi olarak Brain.js özellikle web projelerinde kullanışlıdır. Tarayıcılarda tahminlerde bulunmak, veri analizi yapmak ve yapay zeka programları oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Brain.js kütüphanesi

Makine öğrenimi için JavaScript kullanmanın avantajları ve dezavantajları

Makine öğrenimi için JavaScript kullanmanın kendi avantajları ve dezavantajları olabilir. Aşağıda bu yaklaşımın avantajlarını ve dezavantajlarını inceliyoruz:

Yapay zeka için JavaScript’in avantajları:

  1. Erişim kolaylığı: Bir tür web programlama dili olarak JavaScript yaygın olarak kullanılır ve tarayıcılarda kolayca çalışır. Bu, geliştiriciler için kolay erişim ve web projelerinde makine öğreniminin kullanılması anlamına gelir.
  2. Faydalı Kütüphaneler: JavaScript geliştiricileri, makine öğrenimi yetenekleri sağlayan js ve Brain.js gibi kütüphaneleri kullanabilir.
  3. Web ile etkileşime geçin: JavaScript’teki makine öğrenimi, web ve web verileriyle etkileşime olanak sağlar. Bu, makine öğrenimi modellerinin tarayıcıda çalışmasına ve verilerle ve web özellikleriyle etkileşime girmesine olanak tanır.

JavaScript ile yapay zeka öğreniminin dezavantajları:

  1. Performans sınırlamaları : Python gibi geleneksel makine öğrenimi dilleriyle karşılaştırıldığında, JavaScript’in daha derin ve daha karmaşık modellerin uygulanmasında sınırlamaları vardır. Bu, karmaşık modellerin çalıştırılmasının verimliliğini ve hızını azaltabilir.
  2. Sınırlı Kütüphaneler: Python gibi diğer dillerle karşılaştırıldığında JavaScript için kütüphane ve makine öğrenme araçlarının sayısı daha sınırlıdır. Bu, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını zorlaştırabilir.
  3. Sınırlı yürütme ortamı: JavaScript yürütme ortamı esas olarak tarayıcılarla sınırlıdır ve sunucularının yardımıyla sınırlamalara sahiptir. Bu, yoğun hesaplama gerektiren projelerde sorun yaratabilir.

Deep Playground’la tanışın

Deep Playground, geliştiricilerin ve makine öğrenimi meraklılarının derin öğrenme ve sinir ağlarının ana kavramlarını öğrenmesine ve deneyimlemesine olanak tanıyan, Google tarafından oluşturulan etkileşimli bir çevrimiçi ortamdır. Deep Playground temel olarak model tanımından eğitim ve veri analizine kadar derin öğrenmenin tüm aşamalarını interaktif olarak kapsayan bir eğitim ve eğlence aracıdır. Daha sonra Deep Playground’un önemli özellikleri ve unsurları tanıtılıyor:

  • Etkileşimli kullanıcı arayüzü : Deep Playground, kullanıcıların derin öğrenme modellerini tanımlamalarına ve sürükle bırak modüllerini kullanarak gerekli ayarları uygulamalarına olanak tanıyan etkileşimli ve sezgisel bir kullanıcı arayüzüne sahiptir.
  • Farklı sinir ağları : Deep Playground’da önceden eğitilmiş sinir ağları gibi derin öğrenme modellerini, evrişimli ve tekrarlayan ağlar gibi eğitim ağlarını kullanabilirsiniz.
  • Öğrenme Ayarları: Öğrenme hızı, katman sayısı ve katman başına nöron sayısı gibi çeşitli ayarları modellerinize uygulayabilirsiniz.
  • Model Eğitimini Görüntüleme : Modeli tanımladıktan sonra Deep Playground, model eğitimi adımlarını gerçek zamanlı olarak görüntülemenize ve modelin eğitim sırasındaki performansının grafiklerini görüntülemenize olanak tanır.

Makine öğrenimi ve JavaScript ile ne elde ederiz?

JavaScript ile makine öğrenimi ve yapay zeka, birçok ilginç özelliği ve uygulamayı web geliştiricilerinin kullanımına sunabilir; Aşağıda bu kombinasyonun farklı kullanımlarına ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

1. Görüntü tanıma

TensorFlow.js gibi kitaplıkları kullanarak görüntülerdeki farklı nesneleri ve öğeleri tanımak için makine öğrenimi modellerini uygulayabilirsiniz. Görsel uygulamalarda, görüntü içeriği geliştirmede ve hatta web oyunlarında görevlendirilebilir.

2. metin çevirisi

Makine öğrenimi tabanlı metin çeviri modellerini kullanarak belge ve metinleri otomatik olarak diğer dillere çevirebilirsiniz. Bu uygulama çok dilli web sitelerinde ve uluslararası iletişimde faydalı olabilir.

3. Doğal Dil İşleme (NLP)

JavaScript’te doğal dil işleme modelleri geliştirmek, metinleri analiz edebilen ve onlardan kavramsal bilgi çıkarabilen programlar oluşturmanıza olanak tanır. Bu, kullanıcı görüş analizinde, içerik önerisinde veya metin analiz sistemlerinde faydalı olabilir.

JavaScript ile doğal dil işleme

4. Otomasyon ve optimizasyon

Makine öğrenimini kullanarak web sitelerinde ve web uygulamalarında otomatikleştirilmiş süreçleri ve kararları uygulayabilirsiniz. Bu, sistem performansının iyileştirilmesine, kaynakların optimize edilmesine ve kullanıcı davranışına yanıt verilmesine yardımcı olabilir.

5. Veri tahmini ve analizi

Makine öğrenimine dayalı tahmine dayalı modeller geliştirerek verileri analiz edebilir ve tahmine dayalı trendler oluşturabilirsiniz. Bu uygulama e-ticaret, vergilendirme, pazar analizi ve diğer alanlarda faydalıdır.

6. Yapay zeka oyunları

JavaScript ve makine öğrenimini kullanarak satranç oyunları veya pekiştirmeli öğrenmeye dayalı oyunlar gibi yapay zekaya sahip web oyunları geliştirmek mümkündür. Bu oyunlar çekici bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir. Ayrıca makine öğrenimi ve JavaScript birlikte etkileşimli ve kullanışlı yapay zeka programlarının geliştirilmesinde ve kullanıcılar için daha iyi web deneyimleri yaratılmasında oldukça faydalı olabilir.

Yaratıcılığınızı göstermek için Tensorflow.js nasıl kullanılır?

Tarayıcılarda JavaScript ile makine öğrenimi ve yapay zeka sistemleri geliştirmede yaratıcılığınızı göstermek için TensorFlow.js’yi kullanmak ilginç bir deneyim olabilir: bu amaçla aşağıdaki adımları izlemelisiniz.

  1. Temel kavramların öğretilmesi : Öncelikle makine öğrenimi ve sinir ağlarının temel kavramlarını öğrenmelisiniz. Makaleleri ve çevrimiçi kursları okumak, temel kavramları anlamanıza yardımcı olabilir.
  2. TensorFlow’u yükleyin : TensorFlow.js’yi projenize yükleyin. Bu kütüphaneyi web sitelerinize npm üzerinden veya CDN’den ekleyebilirsiniz.
  3. Modelleri uygulama : Makine öğrenimi modellerini uygulamaya başlayın. Önceden eğitilmiş modelleri kullanabilir veya kendinizinkini oluşturabilirsiniz. Bu modeller derin sinir ağlarını, yinelenen ağları ve diğer mimarileri içerebilir.
  4. Verilerle çalışın: Modellerinizi beslemek istediğiniz verileri hazırlayın. Eğitim ve test verilerini yüklemek ve bunları modele uyacak şekilde işlemek isteyebilirsiniz.
  5. Model eğitimi : modellerinizi eğitim verilerini kullanarak eğitin; Bu adım, modellerin gerekli kalıpları ve özellikleri öğrenmesini sağlar.
  6. Analiz edin ve optimize edin: Modeli eğittikten sonra sonuçları analiz edin ve modellerinizi geliştirin. Parametreleri ayarlamanız ve modeli optimize etmeniz gerekebilir.
  7. Yaratıcılığınızı gösterin : Şimdi yaratıcılığınızı kullanma zamanı. Kendi eğitimli veya özel modellerinizi kullanarak çekici uygulamalar oluşturabilirsiniz. Örneğin yaratıcı bir görsel üretim programı, bir yapay zeka oyunu ya da bir pazar tahmin sistemi tasarlayabilirsiniz.
  8. Test Et ve Yayınla : Geliştirme sonrasında uygulamalarınızı test edin ve beklendiği gibi performans gösterirlerse diğer kullanıcıların faydalanması için yayınlayın.

TensorFlow.js’yi sanatsal görüntüler oluşturmaktan web için yapay zeka uygulamaları oluşturmaya kadar çeşitli projelerde kullanabilirsiniz. Tek sınır, yaratıcılığınız ve bu teknolojiyi geliştirirken ve kullanırken verdiğiniz kararlar.

JavaScript ile yapay zeka eğitimi

Yapay zekayı (AI) JavaScript kullanarak öğretmek, aşağıdaki adımlara göre öğrenme yolunun hangisi olduğu bu alanda başlamanın ve öğrenmenin çekici ve kapsamlı bir yolu olabilir.

JavaScript ile yapay zeka eğitimi

1. JavaScript’e aşinalık

Yapay zekayı JavaScript ile öğretmeye başlamadan önce, JavaScript’in temellerini öğrenmelisiniz. Bu amaçla kitaplar, çevrimiçi kurslar, JavaScript belgeleri gibi çeşitli eğitim kaynaklarına başvurabilirsiniz. Evde eğitim JavaScript eğitim kursları bu amaç için mevcuttur.

2. Yapay zekanın temel kavramları

JavaScript ile yapay zeka alanında çalışmaya başlamak için bu alanın temel kavramlarını bilmeniz gerekiyor. Makine öğrenimi, sinir ağları, takviyeli öğrenme algoritmaları ve büyük veri gibi kavramlar size yardımcı olabilir.

3. Yapay zeka için JavaScript kitaplıkları

JavaScript, AI algoritmalarını uygulamak için kullanabileceğiniz kitaplıklara sahiptir . Bazı popüler kütüphaneler TensorFlow.js ve Brain.js’yi içerir.

4. Pratik projeler

Yapay zekayı JavaScript ile öğrenmenin en iyi yollarından biri uygulamalı projeler yapmaktır. JavaScript bilginizi kullanarak yapay zeka projeleri oluşturabilirsiniz. Örneğin TensorFlow.js’yi kullanarak basit bir sinir ağı modeli oluşturabilir ve eğitebilirsiniz.

5. Çevrimiçi eğitim kaynakları

Çevrimiçi eğitim kaynakları, JavaScript ile yapay zekayı öğrenmek için kullanışlıdır. Web siteleri, çevrimiçi kurslar ve video eğitimleri yardımcı olabilir. Yapay zeka ile ilgili saygın web sitelerinden bazıları Coursera, edX, Udacity, Udemy ve Khan Academy’dir.

6. Çevrimiçi forumlar

Yapay zeka ve JavaScript ile ilgili saygın çevrimiçi forumlara katılın. Bu forumlarda sorunlarınızı ve projelerinizi başkalarıyla tartışabilir, deneyimlerinizi paylaşabilirsiniz.

 Javascript ile yüz tanıma kodu

JavaScript kullanarak yüz tanıma, uygun kütüphaneler kullanılarak yapılabilir. Bunu yapmanın bilinen yollarından biri, resimlerdeki ve videolardaki yüzleri tespit etmek ve izlemek için kullanılan Face-api.js kütüphanesini kullanmaktır:

  1. Öncelikle Face-api.js kütüphanesini projenize ekleyin. Bunun için bir CDN kullanabilirsiniz:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/face-api.js"></script>
  1. Yüzü tanımak istediğiniz görüntüyü içeren bir HTML yapısı oluşturun:
html

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

    <title> Face-api.js</title>

</head>

<body>

    <img id="myImage" src="path_to_your_image.jpg" alt="

    <canvas id="myCanvas"></canvas>

    <script src="your_script.js"></script>

</body>

</html>
  1. “your_script.js” gibi bir JavaScript dosyasına aşağıdaki kodu ekleyin:
const image = document.getElementById('myImage');

const canvas = document.getElementById('myCanvas');

const ctx = canvas.getContext('2d');

canvas.width = image.width;

canvas.height = image.height;

image.onload = async function () {

    await faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models');

    await faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('/models');

    await faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('/models');

    const detections = await faceapi.detectAllFaces(image).withFaceLandmarks().withFaceDescriptors();

    const displaySize = { width: image.width, height: image.height };

    faceapi.matchDimensions(canvas, displaySize);

    const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, displaySize);

    resizedDetections.forEach(detection => {

        const box = detection.detection.box;

        const drawBox = new faceapi.draw.DrawBox(box, { label: 'Face' });

        drawBox.draw(canvas);

    });

}
  1. Görüntünün yüklenmesi ve yüz tanımanın yürütülmesi için projenizi çalıştırmak için yerel bir web sunucusu veya ana sunucu kullanın.

Bu kod, bir görüntüdeki yüzleri tespit etmenize olanak tanır ve yüzleri, yanlarında belirli karelerle gösterir. Face-api.js kütüphanesini kullanmak için yukarıdaki kodda yapılan ilgili modelleri yüklemeniz gerektiğine dikkat edilmelidir. Ayrıca istediğiniz görüntüyü ‘img’ öğesinin ‘src’sine yerleştirin. Bu kodu değiştirerek ve geliştirerek giderek daha fazla özelleştirilmiş özelliğe sahip yüz tanıma uygulamaları oluşturabilirsiniz. JavaScript ile yapay zeka aslında eğitimlerde anahtar bir kavramdır.

son söz

JavaScript ile yapay zeka konusunu özetlemek gerekirse, bu iki teknolojinin bir araya gelmesinin, web geliştirme ve tarayıcılarda yapay zeka programları oluşturma alanında oldukça cazip olanaklar sunduğunu söylemek gerekir. Geliştiriciler, TensorFlow.js ve Face-api.js gibi kütüphaneler ve çerçeveler aracılığıyla makine öğrenimi modellerini kolayca uygulayabilir ve bunları web uygulamalarında kullanabilir. Bu tesisler, en yeni yapay zeka teknolojilerini geliştiricilerin ve düzenli kullanıcıların kullanımına sunuyor ve web üzerinde yenilikçi ve ilgi çekici kullanıcı deneyimlerinin yaratılmasını destekliyor.

Ayrıca yapay zeka tabanlı programların geliştirilmesiyle web’e yeni yetenekler eklenerek karar alma aşamasından veri analizine kadar çeşitli süreçlerin iyileştirilmesine yardımcı olunabilir. Son olarak, yapay zeka ve JavaScript’in birleşimi, geliştiricilerin yaratıcılıklarını ve uzmanlıklarını kullanarak benzersiz yapay zeka uygulamaları ve web deneyimleri oluşturmalarına olanak tanıyarak dijital dünyaya değer katmalarını sağlar.