Erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in JavaScript

Da sich Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen weiterentwickeln, werden sie in immer mehr Bereichen zu wichtigen technischen Werkzeugen, einschließlich JavaScript. Obwohl JavaScript schon seit vielen Jahren als High-Level-Skriptsprache eingesetzt wird, steckt seine Anwendung in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz noch in den Kinderschuhen. In diesem Artikel werden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in JavaScript vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Was sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?

Bevor wir uns mit den neuesten JavaScript-Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz befassen, wollen wir die allgemeinen Definitionen dieser Begriffe verstehen.

Maschinelles Lernen:

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz, die statistische Theorie und Mustererkennungsalgorithmen nutzt, um es Computersystemen zu ermöglichen, ohne explizite Programmieranleitung aus Daten zu lernen und sich zu verbessern.

Künstliche Intelligenz:

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es Computersystemen ermöglicht, verschiedene Daten zu verarbeiten und Entscheidungen darüber zu treffen. Es handelt sich um eine Technologie, die Computeralgorithmen verwendet, um menschliches intelligentes Verhalten wie Wahrnehmung und Argumentation zu simulieren und umzusetzen. Zu den Anwendungen künstlicher Intelligenz können verschiedene Techniken wie maschinelles Lernen gehören.

2. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in JavaScript

Angesichts des wachsenden Bedarfs von Entwicklern an Big Data und Datenanalyse werden künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechnologien im JavaScript-Ökosystem immer wichtiger.

In JavaScript gibt es viele Open-Source-Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie TensorFlow.js, Brain.js, ConvNetJS usw., die leistungsstarke Unterstützung für die KI-Entwicklung bieten können. Diese Bibliotheken sollen Entwicklern dabei helfen, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, deren Genauigkeit für die Verarbeitung großer Datenmengen trainiert und verbessert wird.

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js ist eine von Google entwickelte JavaScript-Bibliothek, mit der Frontend-Entwickler die Leistungsfähigkeit von TensorFlow nutzen können. TensorFlow.js kann Entwicklern beim Aufbau von Deep-Learning-Modellen helfen, einschließlich neuronaler Netze und Faltungs-Neuronaler Netze. TensorFlow.js wird häufig in plattformübergreifenden Anwendungen und Smartphone-Anwendungen verwendet.

Das Folgende ist ein Codebeispiel für die lineare Regression mit TensorFlow.js:

//定义模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));

// 编译模型
model.compile({ loss: "meanSquaredError", optimizer: "sgd" });

// 准备训练数据
const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// 训练模型
model.fit(xs, ys, { epochs: 200 }).then(() => {
  // 在控制台中显示根据给定训练数据训练出的模型系数
  console.log("TensorFlow.js linear regression model trained");
  const result = model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1]));
  result.print();
});

2. Brain.js

Brain.js ist eine leistungsstarke JavaScript-Bibliothek, die Entwicklern hilft, Modelle für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Anwendungen zu erstellen. Es wurde von Andrei Kashcha und anderen Mitwirkenden entwickelt. Brain.js unterstützt viele verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen, nämlich neuronale Netze, wiederkehrende neuronale Netze und Faltungs-Neuronale Netze.

Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Klassifizierung neuronaler Netzwerke mit Brain.js:

const brain = require("brain.js");

//准备训练数据
const data = [
  { input: { r: 0.62, g: 0.72, b: 0.88 }, output: { light: 1 } },
  { input: { r: 0.1, g: 0.84, b: 0.72 }, output: { light: 1 } },
  { input: { r: 0.33, g: 0.24, b: 0.29 }, output: { dark: 1 } },
  { input: { r: 0.74, g: 0.78, b: 0.86 }, output: { light: 1 } },
  { input: { r: 0.31, g: 0.35, b: 0.41 }, output: { dark: 1 } },
  { input: { r: 1, g: 0.99, b: 0 }, output: { light: 1 } },
  { input: { r: 1, g: 0.42, b: 0.52 }, output: { dark: 1 } },
];

// 训练神经网络
const net = new brain.NeuralNetwork();
net.train(data);

// 确定特定的RGB颜色值是可以分类为浅色或深色
const output = net.run({ r: 0.1, g: 0.84, b: 0.72 });
console.log(output);  // { light: 0.991987407207489 }

Die oben genannten sind nur zwei JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Wir können auch viele andere JavaScript-Bibliotheken für weitere Aufgaben des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz verwenden.

3. Fazit

Obwohl JavaScript zu einer der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen der Welt geworden ist, ist es immer noch ein aufstrebendes Feld im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, da es im Vergleich zu anderen Sprachen das maschinelle Lernen ist Das Ökosystem der künstlichen Intelligenz ist noch nicht vollständig.

In unserem Text haben wir einen Blick auf zwei sehr leistungsstarke JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen geworfen, TensorFlow.js und Brain.js. Mit ihnen können wir verschiedene maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in der JavaScript-Ökosystemanwendung entwickeln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahren Sie mehr über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in JavaScript. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!