JavaScript 機械学習: ブラウザーで ML モデルを構築する

機械学習 (ML) は、コンピューターがパターンとデータに基づいて学習し、予測できるようにすることで、業界に革命をもたらしました。従来、機械学習モデルはサーバーまたは高性能マシン上で構築および実行されます。ただし、Web テクノロジーの進歩により、JavaScript を使用してブラウザーで直接 ML モデルを構築してデプロイできるようになりました。

この記事では、JavaScript 機械学習のエキサイティングな世界を探索し、ブラウザーで実行できる ML モデルを構築する方法を学びます。

機械学習を理解する

機械学習は人工知能 (AI) のサブセットであり、データから学習して予測や意思決定を行うことができるモデルの作成に重点を置いています。機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の 2 つの主なタイプがあります。

教師あり学習には、入力特徴と対応する出力値がわかっているラベル付きデータでモデルをトレーニングすることが含まれます。モデルはラベル付けされたデータからパターンを学習し、新しい未知のデータを予測します。

一方、教師なし学習はラベルのないデータを扱います。このモデルは、事前定義されたラベルなしで、データ内の隠れたパターンと構造を発見します。

JavaScript 機械学習ライブラリ

JavaScript 機械学習を開始するには、次の手順に従ってください -

ステップ 1: Node.js をインストールする

Node.js は、Web ブラウザーの外部で JavaScript コードを実行できるようにする JavaScript ランタイム環境です。 TensorFlow.js を使用するために必要なツールとライブラリを提供します。

ステップ 2: プロジェクトをセットアップする

Node.js をインストールした後、任意のコード エディターを開き、ML プロジェクト用の新しいディレクトリを作成します。コマンドラインまたはターミナルを使用してプロジェクト ディレクトリに移動します。

ステップ 3: Node.js プロジェクトを初期化する

コマンド ラインまたはターミナルで次のコマンドを実行して、新しい Node.js プロジェクトを初期化します -

リーリー

このコマンドは、プロジェクトの依存関係と構成を管理するための新しい package.json ファイルを作成します。

ステップ 4: TensorFlow.js をインストールする

TensorFlow.js をインストールするには、コマンド ラインまたはターミナルで次のコマンドを実行します -

リーリー

ステップ 5: 機械学習モデルの構築を開始する

これでプロジェクトがセットアップされ、TensorFlow.js がインストールされたので、ブラウザーで機械学習モデルの構築を開始できます。新しい JavaScript ファイルを作成し、TensorFlow.js をインポートし、その API を使用して ML モデルの定義、トレーニング、予測を行うことができます。

TensorFlow.js の使用方法と JavaScript で機械学習モデルを構築する方法を学ぶために、いくつかのコード例を見てみましょう。

例 1: 線形回帰

線形回帰は、入力特徴に基づいて連続出力値を予測するために使用される教師あり学習アルゴリズムです。

TensorFlow.js を使用して線形回帰を実装する方法を見てみましょう。

リーリー

イラスト

この例では、最初に TensorFlow.js ライブラリをインポートします。次に、入力特徴と出力値をテンソルとして定義します。次に、シーケンシャルモデルを作成し、1つのユニットで密なレイヤーを追加します。 「sgd」オプティマイザーと「meanSquaredError」損失関数を使用してモデルをコンパイルします。最後に、モデルを 100 エポックに対してトレーニングし、入力特徴に対して予測を行います。予測された出力値がコンソールに出力されます。

＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

例 2: 感情分析

感情分析は、テキスト データを分析してテキスト内で表現されている感情や感情の調子を判断する機械学習の一般的なアプリケーションです。 TensorFlow.js を使用して、特定のテキストに肯定的な感情があるか否定的な感情があるかを予測する感情分析モデルを構築できます。

以下に示すコードを考えてみましょう。

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ ああああ

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