اگر در حال حاضر یک توسعه دهنده وب با تجربه Frontend و Backend هستید ، در موقعیت خوبی قرار دارید که از قبل دانش برنامه نویسی مورد نیاز برای شروع کار را دارید و احتمالاً با برخی از ابزارهایی که به شما در این انتقال کمک می کند آشنا هستید.
در اینجا یک نقشه راه برای شما وجود دارد که بتوانید از داده ها در AI استفاده کنید و آن را برای پروژه های توسعه وب خود استفاده کنید:
- مهارت های Python AI و Data Data خود را به شدت به پایتون اعتماد کنید ، بنابراین اگر از قبل با آن راحت نیستید ، باید با اصول و کتابخانه های پایتون که برای پردازش داده ها و کارهای هوش مصنوعی بسیار مهم هستند ، آشنا شوید.
کتابخانه های پایتون را برای دستکاری داده ها و هوش مصنوعی بیاموزید:
Numpy-برای دست زدن به آرایه های بزرگ و چند بعدی و ماتریس.
پاندا – برای تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری.
Matplotlib و Seaborn – برای تجسم داده ها.
Scikit-Learn-برای مدلهای اصلی یادگیری ماشین (مانند طبقه بندی ، رگرسیون و غیره).
Tensorflow یا Pytorch – برای کارهای عمیق یادگیری (پیشرفته تر اما عالی برای هوش مصنوعی).
مراحل پیشنهادی:
نحو و کتابخانه های اساسی پایتون را بیاموزید.
از طریق آموزش های مربوط به پاندا (برای دستیابی به مجموعه داده ها) و Scikit-Learn (برای اجرای الگوریتم های ML) کار کنید.
- اصول اولیه یادگیری ماشین (ML) را درک کنید زیرا شما در حال حاضر با توسعه وب آشنا هستید ، ادغام یادگیری ماشین در پروژه های خود ممکن است یک چالش هیجان انگیز باشد. با درک نحوه یادگیری ماشین شروع کنید.
یادگیری تحت نظارت در مقابل بدون نظارت چیست؟
الگوریتم های متداول (به عنوان مثال ، رگرسیون خطی ، درختان تصمیم گیری ، KNN و شبکه های عصبی) چیست؟
ارزیابی مدل (به عنوان مثال ، دقت ، دقت ، فراخوان ، نمره F1) چیست؟
مراحل پیشنهادی:
دوره های ML مبتدی را پشت سر بگذارید (به عنوان مثال ، دوره ML اندرو NG در دوره Coursera یا دوره سقوط رایگان ML Google).
با ساختن مدلهای ML کوچک تمرین کنید (به عنوان مثال ، طبقه بندی متن ، پیش بینی اعداد یا الگوهای تشخیص).
- داده ها و هوش مصنوعی را در توسعه وب به عنوان یک توسعه دهنده وب ترکیب کنید ، می توانید مدل های AI/ML را به روش های مختلف در برنامه های خود ادغام کنید. در اینجا چگونه می توانید شروع کنید:
A. مدل های AI از قبل آموزش دیده را ادغام کنید
لازم نیست همه چیز را از ابتدا بسازید. از مدل های از پیش آموزش برای کارهایی مانند تشخیص تصویر ، پردازش زبان طبیعی و حتی موتورهای توصیه استفاده کنید.
از کتابخانه های API و JavaScript استفاده کنید مانند:
tensorflow.js – برای اجرای مدل های یادگیری ماشین به طور مستقیم در مرورگر.
ML5.JS-یک کتابخانه کاربر پسند برای استفاده از مدل های یادگیری ماشین در مرورگر با JavaScript.
Google Cloud AI API یا AWS AI Services-API از پیش آموزش داده شده برای کارهایی مانند تشخیص تصویر ، گفتار به متن ، ترجمه و غیره.
مراحل پیشنهادی:
برای ادغام یک مدل تشخیص تصویر در برنامه وب خود از tensorflow.js استفاده کنید.
از Google Cloud Vision API برای افزودن ویژگی های تجزیه و تحلیل تصویر به وب سایت خود استفاده کنید.
برای تجزیه و تحلیل متن یا تهیه چت بابات ، مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP) را در پس زمینه خود ادغام کنید.
ب- از داده ها در ویژگی های وب AI محور استفاده کنید
شما می توانید از مهارت های باطن خود برای ارائه مدل های یادگیری ماشین استفاده کنید یا با ویژگی های داده محور کار کنید:
Backend (Python): از Flask یا Django برای ایجاد API استفاده کنید که به مدل های یادگیری ماشین شما در قسمت جلوی آن خدمت می کنند.
Frontend (JavaScript): از مدل برای ارائه توصیه ها ، پیش بینی ها یا حتی قابلیت های جستجوی هوشمند برای کاربران خود استفاده کنید.
مثال:
یک سیستم توصیه: بر اساس رفتار کاربر یا داده ها ، برنامه شما می تواند محصولات ، مقالات یا فیلم ها را توصیه کند.
جستجوی هوش مصنوعی: جستجوی معنایی را با استفاده از NLP پیاده سازی کنید تا معنای پشت پرس و جو کاربر را درک کنید.
مراحل پیشنهادی:
یک چارچوب REST FLASK یا DJANGO را ایجاد کنید که یک مدل یادگیری ماشین ساده (مانند یک تجزیه و تحلیل احساسات یا مدل توصیه) ارائه می دهد.
جلوی خود را به API پس زمینه وصل کنید و نتایج AI را به کاربران نمایش دهید.
ج – با مجموعه داده ها کار کنید
برای آموزش مدل ها داده ها را جمع آوری و دستکاری کنید. به عنوان یک توسعه دهنده وب ، ممکن است در حال حاضر به داده های زیادی در برنامه های خود دسترسی داشته باشید. می توانید از این داده ها برای آموزش مدل ها یا پیش بینی رفتار کاربر استفاده کنید.
داده های کاربر ، سیاهههای مربوط به تعامل یا هر معیارهای مربوطه را جمع آوری کنید.
برای تمیز کردن و پیش پردازش داده ها از پاندا و NUMPY استفاده کنید.
مدل های ساده را بر روی داده هایی که جمع آوری کرده اید آموزش دهید (به عنوان مثال ، پیش بینی کاربر ، محتوا را توصیه می کنید یا احساسات را تجزیه و تحلیل می کنید).
مراحل پیشنهادی:
با مجموعه داده های کوچک (به عنوان مثال ، رتبه بندی کاربر ، تعامل) شروع کنید و سعی کنید یک طبقه بندی ساده یا مدل رگرسیون ایجاد کنید.
برای نمونه سازی و آزمایش از نوت بوک های Jupyter استفاده کنید.
- پس از ساختن یک مدل ، مدل های AI را در برنامه های وب مستقر کنید ، مرحله بعدی ادغام آن در برنامه وب شما است. در اینجا چند روش وجود دارد که می توانید این کار را انجام دهید:
الف) استفاده از مدل ها از طریق API
هنگامی که یک مدل یادگیری ماشین را آموزش داده اید ، می توانید آن را به عنوان خدمتی که از طریق API REST یا GraphQL قابل دسترسی است ، مستقر کنید. برای ایجاد API که در خدمت مدلهای آموزش دیده شما هستند ، از چارچوب هایی مانند Flask یا FastAPI استفاده کنید.
مثال: یک مدل پیش بینی کننده برای فروش محصول که از طریق API سرو می شود و در برنامه وب تجارت الکترونیکی شما استفاده می شود.
ب – استقرار مدل ها در ابر
برای استقرار مدل های خود در مقیاس ، از AWS Sagemaker ، Google AI Platform یا Azure ML استفاده کنید.
نقاط پایانی را برای مدل های خود تنظیم کنید تا جلوی شما بتواند درخواست ها را ارسال کند و پیش بینی ها را دریافت کند.
مراحل پیشنهادی:
بیاموزید که چگونه یک مدل یادگیری ماشین را با استفاده از Flask یا FastAPI مستقر کنید.
برای برنامه های در مقیاس کوچک روی سیستم عامل هایی مانند Heroku یا AWS Lambda استفاده کنید.
- پروژه های عملی برای به دست آوردن تجربه در دنیای واقعی ، سعی کنید چند ویژگی یا پروژه های AI را ایجاد کنید:
سیستم توصیه: با استفاده از فیلتر مشترک یا روشهای مبتنی بر محتوا ، یک موتور توصیه محتوای ساده ایجاد کنید.
Chatbot: از کتابخانه هایی مانند RASA یا DILAGFLOW برای ایجاد یک چت بابات استفاده کنید که با برنامه وب شما ادغام شود.
تجزیه و تحلیل احساسات: یک سرویس باطن را اجرا کنید که تجزیه و تحلیل احساسات را در نظرات کاربر ، بررسی ها یا پست های رسانه های اجتماعی انجام دهد.
جستجوی هوش مصنوعی: جستجوی زبان طبیعی را اجرا کنید که در آن کاربران می توانند محتوا را بر اساس معنی جستجو کنند ، نه فقط کلمات کلیدی.
- هنگامی که با اصول اولیه راحت هستید ، یادگیری بیشتر را کاوش کنید ، به موارد زیر عمیق تر شوید:
یادگیری عمیق (برای هوش مصنوعی پیشرفته ، از جمله تشخیص تصویر و صدا).
پردازش زبان طبیعی (NLP): برای ساخت چت بابات ، مدل های زبان و ابزارهای تحلیلی متن.
یادگیری تقویت: اگر علاقه مند به ساخت سیستم هایی هستید که بر اساس بازخورد بهبود می یابند.
منابع:
Coursera: Learning Machine و دوره های AI توسط استنفورد (اندرو نگ) یا گوگل.
Fast.ai: یادگیری عمیق عملی برای رمزگذارها.
Kaggle: از طریق تمرین دستی با مجموعه داده ها یاد بگیرید.
GitHub: جستجوی پروژه های یادگیری ماشین برای کمک به یا یادگیری.
افکار نهایی
به عنوان یک توسعه دهنده وب ، شما این بنیاد را دارید که با پروژه های هوش مصنوعی و داده محور شروع کنید. با یادگیری ترکیب علوم داده و مدل های یادگیری ماشین در برنامه های وب خود ، می توانید تجربیات هوشمندانه ، شخصی و خودکار تری را در اختیار کاربران خود قرار دهید. با ادغام کوچک شروع کنید و به تدریج به عنوان تجربه به سمت برنامه های پیچیده تر AI حرکت کنید. موفق باشید!
