機器學習 (ML) 徹底改變了各個行業，使電腦能夠根據模式和資料進行學習和預測。傳統上，機器學習模型是在伺服器或高效能機器上建置和執行的。然而，隨著 Web 技術的進步，現在可以使用 JavaScript 直接在瀏覽器中建置和部署 ML 模型。
在本文中，我們將探索 JavaScript 機器學習的令人興奮的世界，並學習如何建立可以在瀏覽器中運行的 ML 模型。
機器學習是人工智慧 (AI) 的一個子集，專注於創建能夠從資料中學習並做出預測或決策的模型。機器學習主要有兩種類型：監督學習和無監督學習。
監督學習涉及在標記資料上訓練模型，其中輸入特徵和相應的輸出值是已知的。該模型從標記資料中學習模式，以對新的、未見過的資料進行預測。
另一方面，無監督學習處理未標記的資料。此模型無需任何預定義標籤即可發現資料中隱藏的模式和結構。
要開始使用 JavaScript 機器學習，請依照下列步驟操作 -
Node.js 是一個 JavaScript 執行時間環境，允許我們在 Web 瀏覽器之外執行 JavaScript 程式碼。它提供了使用 TensorFlow.js 所需的工具和函式庫。
安裝 Node.js 後，打開您的首選程式碼編輯器並為您的 ML 專案建立新目錄。使用命令列或終端導航到專案目錄。
在命令列或終端機中，執行以下命令來初始化新的 Node.js 專案 -
npm init -y
此指令建立一個新的 package.json 文件，用於管理專案依賴項和配置。
要安裝 TensorFlow.js，請在命令列或終端機中執行下列命令 -
npm install @tensorflow/tfjs
現在您的專案已設定完畢並安裝了 TensorFlow.js，您可以開始在瀏覽器中建立機器學習模型了。您可以建立一個新的 JavaScript 文件，匯入 TensorFlow.js，並使用其 API 來定義、訓練 ML 模型並進行預測。
讓我們深入研究一些程式碼範例，以了解如何使用 TensorFlow.js 並在 JavaScript 中建立機器學習模型。
線性迴歸是一種監督學習演算法，用於根據輸入特徵預測連續輸出值。
讓我們看看如何使用 TensorFlow.js 實作線性迴歸。
// Import TensorFlow.js library
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
// Define input features and output values
const inputFeatures = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4], [5]], [5, 1]);
const outputValues = tf.tensor2d([[2], [4], [6], [8], [10]], [5, 1]);
// Define the model architecture
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));
// Compile the model
model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });
// Train the model
model.fit(inputFeatures, outputValues, { epochs: 100 }).then(() => {
// Make predictions
const predictions = model.predict(inputFeatures);
// Print predictions
predictions.print();
});
在此範例中，我們首先匯入 TensorFlow.js 函式庫。然後，我們將輸入特徵和輸出值定義為張量。接下來，我們建立一個順序模型並新增一個具有一個單元的密集層。我們使用“sgd”優化器和“meanSquaredError”損失函數編譯模型。最後，我們訓練模型 100 個 epoch，並對輸入特徵進行預測。預測的輸出值將會列印到控制台。
Tensor [2.2019906], [4.124609 ], [6.0472274], [7.9698458], [9.8924646]]
情緒分析是機器學習的一種流行應用，涉及分析文字資料以確定文本中表達的情緒或情緒基調。我們可以使用 TensorFlow.js 建立情緒分析模型，預測給定文字是否具有正面或負面情緒。
考慮下面所示的程式碼。
// Import TensorFlow.js library
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import '@tensorflow/tfjs-node'; // Required for Node.js environment
// Define training data
const trainingData = [
{ text: 'I love this product!', sentiment: 'positive' },
{ text: 'This is a terrible experience.', sentiment: 'negative' },
{ text: 'The movie was amazing!', sentiment: 'positive' },
// Add more training data...
];
// Prepare training data
const texts = trainingData.map(item => item.text);
const labels = trainingData.map(item => (item.sentiment === 'positive' ? 1 : 0));
// Tokenize and preprocess the texts
const tokenizedTexts = texts.map(text => text.toLowerCase().split(' '));
const wordIndex = new Map();
let currentIndex = 1;
const sequences = tokenizedTexts.map(tokens => {
return tokens.map(token => {
if (!wordIndex.has(token)) {
wordIndex.set(token, currentIndex);
currentIndex++;
}
return wordIndex.get(token);
});
});
// Pad sequences
const maxLength = sequences.reduce((max, seq) => Math.max(max, seq.length), 0);
const paddedSequences = sequences.map(seq => {
if (seq.length < maxLength) {
return seq.concat(new Array(maxLength - seq.length).fill(0));
}
return seq;
});
// Convert to tensors
const paddedSequencesTensor = tf.tensor2d(paddedSequences);
const labelsTensor = tf.tensor1d(labels);
// Define the model architecture
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.embedding({ inputDim: currentIndex, outputDim: 16, inputLength: maxLength }));
model.add(tf.layers.flatten());
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'sigmoid' }));
// Compile the model
model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'binaryCrossentropy', metrics: ['accuracy'] });
// Train the model
model.fit(paddedSequencesTensor, labelsTensor, { epochs: 10 }).then(() => {
// Make predictions
const testText = 'This product exceeded my expectations!';
const testTokens = testText.toLowerCase().split(' ');
const testSequence = testTokens.map(token => {
if (wordIndex.has(token)) {
return wordIndex.get(token);
}
return 0;
});
const paddedTestSequence = testSequence.length < maxLength ? testSequence.concat(new Array(maxLength - testSequence.length).fill(0)) : testSequence;
const testSequenceTensor = tf.tensor2d([paddedTestSequence]);
const prediction = model.predict(testSequenceTensor);
const sentiment = prediction.dataSync()[0] > 0.5 ? 'positive' : 'negative';
// Print the sentiment prediction
console.log(`The sentiment of "${testText}" is ${sentiment}.`);
});
Epoch 1 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 14ms 4675us/step - acc=0.00 loss=0.708 Epoch 2 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 4ms 1428us/step - acc=0.667 loss=0.703 Epoch 3 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 5ms 1733us/step - acc=0.667 loss=0.697 Epoch 4 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 4ms 1419us/step - acc=0.667 loss=0.692 Epoch 5 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 6ms 1944us/step - acc=0.667 loss=0.686 Epoch 6 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 5ms 1558us/step - acc=0.667 loss=0.681 Epoch 7 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 5ms 1513us/step - acc=0.667 loss=0.675 Epoch 8 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 3ms 1057us/step - acc=1.00 loss=0.670 Epoch 9 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 5ms 1745us/step - acc=1.00 loss=0.665 Epoch 10 / 10 eta=0.0 ========================================================================> 4ms 1439us/step - acc=1.00 loss=0.659 The sentiment of "This product exceeded my expectations!" is positive.
以上是JavaScript 機器學習：在瀏覽器中建立 ML 模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
