머신러닝(ML)은 컴퓨터가 패턴과 데이터를 기반으로 학습하고 예측할 수 있도록 하여 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 전통적으로 머신러닝 모델은 서버나 고성능 머신에서 구축되고 실행되었습니다. 그러나 웹 기술이 발전함에 따라 이제 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 직접 ML 모델을 구축하고 배포하는 것이 가능해졌습니다.
이 기사에서는 JavaScript로 기계 학습의 흥미로운 세계를 살펴보고 브라우저에서 실행할 수 있는 ML 모델을 구축하는 방법을 알아봅니다.
머신러닝은 데이터로부터 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있는 모델을 만드는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 머신러닝에는 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
지도 학습에는 입력 특성과 해당 출력 값이 알려진 레이블이 지정된 데이터에 대한 모델 교육이 포함됩니다. 모델은 레이블이 지정된 데이터에서 패턴을 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
반면, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 다룹니다. 이 모델은 사전 정의된 레이블 없이 데이터에서 숨겨진 패턴과 구조를 발견합니다.
JavaScript 기계 학습을 시작하려면 다음 단계를 따르세요. -
Node.js는 웹 브라우저 외부에서 JavaScript 코드를 실행할 수 있게 해주는 JavaScript 런타임 환경입니다. TensorFlow.js를 사용하는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공합니다.
Node.js를 설치한 후 원하는 코드 편집기를 열고 ML 프로젝트를 위한 새 디렉터리를 만듭니다. 명령줄이나 터미널을 사용하여 프로젝트 디렉터리로 이동합니다.
명령줄이나 터미널에서 다음 명령을 실행하여 새 Node.js 프로젝트를 초기화하세요. -
으아악이 명령은 프로젝트 종속성 및 구성을 관리하기 위한 새 package.json 파일을 생성합니다.
TensorFlow.js를 설치하려면 명령줄이나 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.
으아악이제 프로젝트가 설정되고 TensorFlow.js가 설치되었으므로 브라우저에서 기계 학습 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 새 JavaScript 파일을 만들고, TensorFlow.js를 가져오고, 해당 API를 사용하여 ML 모델을 정의, 학습하고 예측할 수 있습니다.
TensorFlow.js를 사용하고 JavaScript로 기계 학습 모델을 구축하는 방법을 알아보기 위해 몇 가지 코드 예제를 살펴보겠습니다.
선형 회귀는 입력 특성을 기반으로 연속 출력 값을 예측하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다.
TensorFlow.js를 사용하여 선형 회귀를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
으아악이 예에서는 먼저 TensorFlow.js 라이브러리를 가져옵니다. 그런 다음 입력 특성과 출력 값을 텐서로 정의합니다. 다음으로 순차 모델을 생성하고 하나의 단위로 밀집된 레이어를 추가합니다. "sgd" 최적화 프로그램과 "meanSquaredError" 손실 함수를 사용하여 모델을 컴파일합니다. 마지막으로 모델을 100세대 동안 훈련하고 입력 특성에 대해 예측합니다. 예측된 출력값이 콘솔에 출력됩니다.
감정 분석은 텍스트 데이터를 분석하여 텍스트에 표현된 감정이나 감정 어조를 결정하는 기계 학습의 인기 있는 응용 프로그램입니다. TensorFlow.js를 사용하여 특정 텍스트에 긍정적인 감정이 있는지 또는 부정적인 감정이 있는지 예측하는 감정 분석 모델을 구축할 수 있습니다.
아래 표시된 코드를 고려해보세요.
으아악위 내용은 JavaScript 기계 학습: 브라우저에서 ML 모델 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
