Maîtriser l'apprentissage automatique et l'exploration de données en JavaScript

Ces dernières années, l'apprentissage automatique et l'exploration de données ont reçu une attention croissante et ont été largement utilisés. JavaScript est un langage de programmation très populaire dans le développement Web, il est donc important d'apprendre à appliquer les techniques d'apprentissage automatique et d'exploration de données en JavaScript. Cet article présentera quelques connaissances de base sur ce sujet et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Que sont le machine learning et le data mining ?

L'apprentissage automatique et l'exploration de données sont une méthode d'application de la technologie de l'intelligence artificielle pour explorer les données. À mesure que la quantité de données augmente, il devient de plus en plus difficile de capturer des informations et des modèles exploitables à partir des données, et c'est là que l'apprentissage automatique et l'exploration de données peuvent jouer un rôle important.

L'objectif principal de l'exploration de données est de découvrir des modèles et des relations à partir de données qui sont généralement difficiles à trouver. L'apprentissage automatique est une méthode permettant d'appliquer différents algorithmes pour prédire et classer les données.

2. Apprentissage automatique et exploration de données en JavaScript

Ces dernières années, de plus en plus de bibliothèques JavaScript ont été développées, facilitant l'application de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données en JavaScript. Voici quelques-unes des bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript les plus populaires :

· TensorFlow.js : Il s'agit d'une bibliothèque open source développée par Google, qui peut être utilisée dans les navigateurs et la plateforme Node.js. TensorFlow.js fournit un grand nombre d'algorithmes et de modèles d'apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones, des arbres de décision et des machines vectorielles de support. De plus, il peut être utilisé pour le traitement d’images et d’audio.

· Brain.js : il s'agit d'une autre bibliothèque d'apprentissage automatique JavaScript open source qui se concentre sur les réseaux de neurones et l'apprentissage profond. Brain.js peut être utilisé pour former des modèles de réseaux neuronaux pour la classification, la prédiction et l'exploration de données.

· Weka : Bien qu'il ne s'agisse pas d'une bibliothèque JavaScript, Weka est un outil d'exploration de données très populaire qui peut être utilisé en Java ou en JavaScript. Weka contient une multitude d'algorithmes d'exploration de données, tels que l'exploration de règles de classification, de clustering et d'association.

3. Exemples de code concrets

Pour mieux comprendre l'apprentissage automatique et l'exploration de données en JavaScript, quelques exemples de code spécifiques seront présentés ci-dessous.

3.1 Utilisez TensorFlow.js pour implémenter la classification

Le code suivant utilise TensorFlow.js pour former un modèle de classification basé sur l'ensemble de données de fleurs d'iris.

//加载数据集
const dataset = tf.data.csv('iris.csv', {columnConfigs: {species: {isLabel: true}}});

//转换为特征和标签
const batches = dataset.map(({xs, ys}) =>
  ({xs: Object.values(xs), ys: Object.values(ys)})).batch(10);

//构建模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [4], units: 10, activation: 'sigmoid'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 3, activation: 'softmax'}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

//训练模型
await model.fitDataset(batches, {epochs: 100});

//预测新数据
model.predict(tf.tensor2d([[6.1, 3.1, 4.6, 1.4]])).print();

3.2 Utilisez Brain.js pour réaliser des prédictions

Le code suivant utilise Brain.js pour former un modèle de réseau neuronal simple et l'utiliser pour prédire les cours des actions.

const brain = require('brain.js');
const net = new brain.NeuralNetwork();

//训练模型
net.train([{input: [0, 0], output: [0]}, {input: [0, 1], output: [1]}, {input: [1, 0], output: [1]}, {input: [1, 1], output: [0]}]);

//预测新数据
net.run([1, 0]);

3.3 Implémentation du clustering à l'aide de Weka

Le code suivant utilise le port JavaScript de Weka, Weka.js, pour implémenter l'algorithme de clustering K-Means.

const Weka = require('weka.js');
const loader = new Weka.loader.ArffLoader();
loader.loadFile('iris.arff').then(data => {
  const kmeans = new Weka.clusterers.SimpleKMeans();
  kmeans.options = ['-N', '3', '-S', '10'];
  kmeans.buildClusterer(data);
  console.log(kmeans.clusterInstance(data.instance(0)));
});

4. Conclusion

L'apprentissage automatique et l'exploration de données sont des outils très puissants qui peuvent être utilisés pour résoudre de nombreux problèmes. Il existe également un nombre croissant de bibliothèques d'apprentissage automatique et d'exploration de données en JavaScript qui facilitent l'application de ces technologies dans les applications Web. Cet article présente trois principales bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript et donne des exemples de code spécifiques, dans l'espoir d'aider les lecteurs à se lancer dans ce domaine.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!