En savoir plus sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle en JavaScript

À mesure que les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique continuent de se développer, elles deviennent des outils techniques importants dans de plus en plus de domaines, y compris JavaScript. Bien que JavaScript soit utilisé comme langage de script de haut niveau depuis de nombreuses années, son application dans les domaines de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle en est encore à ses balbutiements. Cet article présentera l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle en JavaScript et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Que sont l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ?

Avant de plonger dans les dernières technologies d’apprentissage automatique JavaScript et d’intelligence artificielle, comprenons les définitions générales de ces termes.

Apprentissage automatique :

L'apprentissage automatique est une application de l'intelligence artificielle qui utilise la théorie statistique et des algorithmes de reconnaissance de formes pour permettre aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer à partir de données sans conseils de programmation explicites.

Intelligence Artificielle :

L'Intelligence Artificielle est une technologie qui permet aux systèmes informatiques de traiter et de prendre des décisions sur différentes données. Il s'agit d'une technologie qui utilise des algorithmes informatiques pour simuler et mettre en œuvre des comportements humains intelligents, tels que la perception et le raisonnement. Les applications de l’intelligence artificielle peuvent inclure diverses techniques telles que l’apprentissage automatique.

2. Apprentissage automatique et intelligence artificielle en JavaScript

Avec les besoins croissants des développeurs en matière de big data et d'analyse de données, l'intelligence artificielle et les technologies d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus importantes dans l'écosystème JavaScript.

En JavaScript, il existe de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique open source, telles que TensorFlow.js, Brain.js, ConvNetJS, etc., qui peuvent fournir un support puissant pour le développement de l'IA. Ces bibliothèques sont conçues pour aider les développeurs à créer des modèles d'apprentissage automatique entraînés et améliorés en précision pour traiter de grandes quantités de données.

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js est une bibliothèque JavaScript développée par Google pour permettre aux développeurs front-end d'utiliser la puissance de TensorFlow. TensorFlow.js peut aider les développeurs à créer des modèles d'apprentissage profond, notamment des réseaux de neurones et des réseaux de neurones convolutifs. TensorFlow.js est largement utilisé dans les applications multiplateformes et les applications pour smartphones.

Ce qui suit est un exemple de code pour la régression linéaire utilisant 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 est une puissante bibliothèque JavaScript qui aide les développeurs à créer des modèles d'apprentissage automatique pour une variété d'applications. Il est développé par Andrei Kashcha et d'autres contributeurs. Brain.js prend en charge de nombreux types différents de modèles d'apprentissage automatique, à savoir les réseaux de neurones, les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de neurones convolutifs.

Ce qui suit est un exemple de code pour la classification des réseaux neuronaux à l'aide de 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 }

Ce qui précède ne sont que deux bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript, nous pouvons également utiliser de nombreuses autres bibliothèques JavaScript pour davantage de tâches d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

3. Conclusion

Bien que JavaScript soit devenu l'un des langages de programmation les plus utilisés au monde, il reste un domaine émergent dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle car par rapport à d'autres langages, son apprentissage automatique et l’écosystème technologique de l’intelligence artificielle n’est pas encore complet.

Dans notre texte, nous avons examiné deux bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript très puissantes, TensorFlow.js et Brain.js. En les utilisant, nous pouvons développer divers apprentissages automatiques et intelligence artificielle dans l'application de l'écosystème JavaScript.

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!