Паутина

Веб-приложения показали себя очень хорошо за последние несколько лет. Такие приложения, как Фигма и Stackblitz, бросили серьезный вызов своим конкурентам: они либо купили его, либо опубликовали веб-версию своего приложения. И это имеет смысл, учитывая природу веб-приложений. Они легко доступны и не требуют головной боли при установке или обновлении вручную.

ИИ

Затем произошел бум искусственного интеллекта, который успешно занял свое место и заставил нас поверить, что он никуда не денется. Он интегрируется практически во все платформы, такие как собственные приложения, настольные приложения, операционные системы и Интернет.

Причина

В настоящее время Интернет является самой популярной платформой для интеграции генеративного искусственного интеллекта. Многочисленные веб-приложения используют API-интерфейсы вывода или интегрируют модели с открытым исходным кодом, чтобы предоставлять своим пользователям функции на базе искусственного интеллекта. По мере развития приложений на основе машинного обучения для нас становится все более важным понять основы машинного обучения, даже если это только на базовом уровне.

Цель — познакомиться с основами машинного обучения и окружающим его сообществом, что позволит нам использовать абстрактные решения, которые они предлагают. Доступны различные проекты с открытым исходным кодом для расширения наших веб-приложений возможностями искусственного интеллекта. Эти проекты можно найти на соответствующих веб-сайтах, в репозиториях GitHub или на HuggingFace.

Решения

Ниже приведены наиболее важные решения, которые вы можете использовать, чтобы начать свой путь машинного обучения в качестве веб-разработчика:

1. Обнимающее лицо

HuggingFace становится центром проектов машинного обучения с открытым исходным кодом. Благодаря библиотекам JavaScript для конечных точек вывода и интеграции моделей на стороне клиента это лучший выбор для начала работы с машинным обучением в Интернете в качестве новичка. Позже вы сможете глубже погрузиться в мир проектов с открытым исходным кодом на HuggingFace и научиться точно настраивать модели для вашего индивидуального варианта использования.

2. ТензорФлоу.js

Вы также можете использовать другие решения, например библиотеку TensorFlow.js, которая представляет собой библиотеку JavaScript для машинного обучения. TensorFlow.js — это JavaScript-версия популярной библиотеки Python TensorFlow. Он также имеет несколько предварительно обученных моделей, которые вы можете загрузить на стороне клиента и выполнить вывод. Кроме того, вы можете настраивать или обучать новые модели в браузере. Но у него есть кривая обучения: вам придется глубже погрузиться в основы машинного обучения и тензоры, если вы просто хотите использовать предварительно обученные модели.



TensorFlow.js: библиотека машинного обучения на основе браузера
Традиционно машинное обучение ограничивалось высокопроизводительными вычислительными средами, но с появлением…javascript.plainenglish .io



3. Библиотеки Python (TensorFlow и PyTorch)

Если вы знакомы с Python или хотите изучить его, вы можете использовать такие библиотеки, как TensorFlow или PyTorch, и создать серверную часть Python с конечными точками вывода. Это опять-таки отличный выбор, и сообщество у него больше, чем у TensorFlow.js. Но, как и TensorFlow.js, он также требует обучения, но, поскольку Python является основным выбором для машинного обучения, это будет последний самый сложный выбор, который вы сделаете при изучении машинного обучения.

В заключение

Благодаря таким технологиям, как PWA и веб-сборка, веб-приложения уже были готовы заменить нативные приложения. Теперь, с появлением революции искусственного интеллекта, важность Интернета еще больше возросла. Пользователи все чаще ищут решения на основе ИИ для решения своих проблем и использования новых функций генеративного ИИ. Интернет остается одной из самых популярных платформ, где пользователи охотно изучают новые приложения. Выбор изучения и создания веб-приложений, ориентированных на машинное обучение, несомненно, станет решением, о котором вы не пожалеете.

Если вам понравились мои статьи, следуйте за мной или поддержите меня на моей странице BMC. Спасибо за чтение.

Больше контента на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку. Следите за нами в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord. Интересуетесь Взлом роста? Посмотрите Цепь.

На простом английском языке

Спасибо, что вы являетесь частью нашего сообщества! Прежде чем уйти: