Verwendung von JavaScript-Funktionen zur Implementierung der Vorhersage und Klassifizierung durch maschinelles Lernen

Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist maschinelles Lernen zu einem beliebten technischen Bereich geworden. Unter diesen ist JavaScript eine weit verbreitete Programmiersprache, und wir können ihre Funktionen verwenden, um Vorhersagen und Klassifizierungen für maschinelles Lernen zu implementieren. Schauen wir uns als Nächstes an, wie Sie JavaScript-Funktionen zur Implementierung von maschinellem Lernen verwenden.

Zuerst müssen wir eine sehr wichtige JavaScript-Bibliothek vorstellen: TensorFlow.js. Diese Bibliothek hilft uns, Modelle für maschinelles Lernen in JavaScript für Vorhersagen und Klassifizierungen zu verwenden. Bevor wir mit dem Schreiben von Code beginnen, müssen wir diese Bibliothek installieren. Sie können es mit dem folgenden Befehl installieren:

npm install @tensorflow/tfjs

Nach der Installation können wir mit dem Schreiben von JavaScript-Code beginnen.

1. Lineare Regression durchführen

Die lineare Regression ist eine der grundlegendsten Methoden des maschinellen Lernens, die uns beim Aufbau eines linearen Modells zur Analyse der Datenbeziehungen helfen kann. In JavaScript kann die lineare Regression mithilfe der TensorFlow.js-Bibliothek implementiert werden. Hier ist ein einfaches Beispiel:

// 定义输入数据
const xs = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// 定义模型和训练参数
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

// 训练模型
model.fit(xs, ys, {epochs: 100}).then(() => {
  // 预测
  const output = model.predict(tf.tensor([5], [1, 1]));
  output.print();
});

In diesem Beispiel definieren wir die Eingabedaten und definieren ein lineares Modell mit TensorFlow.js. Zu den Trainingsparametern gehören der SGD-Optimierer und der mittlere quadratische Fehler. Nach dem Training des Modells können wir die Vorhersagefunktion verwenden, um Vorhersagen zu treffen.

2. Bildklassifizierung

Zusätzlich zur linearen Regression können wir auch TensorFlow.js zur Bildklassifizierung verwenden. Hier ist ein einfaches Beispiel:

// 加载模型
const model = await tf.loadLayersModel('http://localhost:8000/model.json');

// 加载图像并进行预测
const img = new Image();
img.src = 'cat.jpg';
img.onload = async function() {
  const tensor = tf.browser.fromPixels(img)
      .resizeNearestNeighbor([224, 224]) // 调整图像大小
      .expandDims() // 扩展图像维度
      .toFloat() // 转换为浮点数
      .reverse(-1); // 反转通道

  const predictions = await model.predict(tensor).data();
  console.log(predictions);
}

In diesem Beispiel laden wir zunächst ein vorab trainiertes Modell und verwenden die Funktion „loadLayersModel“, um es zu laden. Anschließend haben wir ein Bild geladen und TensorFlow.js verwendet, um die Größe zu ändern, Abmessungen zu erweitern, in Floats zu konvertieren und Kanäle zu invertieren. Schließlich verwenden wir die Vorhersagefunktion, um Vorhersagen zur Bildklassifizierung zu treffen, und die Funktion console.log, um die Vorhersageergebnisse auszugeben.

Anhand dieser beiden Beispiele können wir sehen, dass es nicht schwierig ist, JavaScript-Funktionen zu verwenden, um Vorhersagen und Klassifizierungen für maschinelles Lernen zu implementieren. Natürlich ist dies nur eine Einstiegsübung. Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen und JavaScript erfahren möchten, müssen Sie sich die entsprechenden Kenntnisse vertiefen und mehr üben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von JavaScript-Funktionen zur Implementierung der Vorhersage und Klassifizierung durch maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!