JavaScript で機械学習とデータ マイニングをマスターする

近年、機械学習とデータマイニングがますます注目を集め、広く使用されています。 JavaScript は Web 開発で非常に人気のあるプログラミング言語であるため、JavaScript で機械学習とデータ マイニングのテクニックを適用する方法を学ぶことが重要です。この記事では、このトピックに関する基本的な知識を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 機械学習とデータマイニングとは何ですか?

機械学習とデータマイニングは、人工知能テクノロジーを適用してデータを発見する方法です。データの量が増加するにつれて、データから悪用可能な情報やパターンを取得することがますます困難になります。そこで、機械学習とデータマイニングが重要な役割を果たすことができます。

データ マイニングの主な目的は、通常は見つけるのが難しいデータからパターンと関係を発見することです。機械学習は、さまざまなアルゴリズムを適用してデータを予測および分類する方法です。

2. JavaScript での機械学習とデータ マイニング

近年、ますます多くの JavaScript ライブラリが開発され、JavaScript ディギングだけで機械学習とデータを適用できるようになりました。簡単になりました。最も人気のある JavaScript 機械学習ライブラリのいくつかを次に示します。

· TensorFlow.js: これは、Google によって開発されたオープン ソース ライブラリであり、ブラウザおよび Node.js プラットフォームで使用できます。 TensorFlow.js は、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシンなど、多数の機械学習アルゴリズムとモデルを提供します。さらに、画像や音声の処理にも使用できます。

· Brain.js: これも、ニューラル ネットワークとディープ ラーニングに焦点を当てた、もう 1 つのオープン ソース JavaScript 機械学習ライブラリです。 Brain.js を使用して、分類、予測、データ マイニングのためのニューラル ネットワーク モデルをトレーニングできます。

· Weka: JavaScript ライブラリではありませんが、Weka は Java または JavaScript で使用できる非常に人気のあるデータ マイニング ツールです。 Weka には、分類、クラスタリング、相関ルール マイニングなどの豊富なデータ マイニング アルゴリズムが含まれています。

3. 具体的なコード例

JavaScript での機械学習とデータ マイニングをより深く理解するために、いくつかの具体的なコード例を以下に示します。

3.1 TensorFlow.js を使用して分類を実装する

次のコードは TensorFlow.js を使用して、Iris データセットに基づいて分類モデルをトレーニングします。

//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 Brain.js を使用して予測を実装する

次のコードは、Brain.js を使用して単純なニューラル ネットワーク モデルをトレーニングし、それを株価の予測に使用します。

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 Weka を使用したクラスタリングの実装

次のコードは、Weka の JavaScript ポート Weka.js を使用して K-Means クラスタリング アルゴリズムを実装します。

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. 結論

機械学習とデータ マイニングは、多くの問題を解決するために使用できる非常に強力なツールです。また、JavaScript の機械学習ライブラリやデータ マイニング ライブラリも増えており、これらの手法を Web アプリケーションに簡単に適用できるようになります。この記事では、読者がこの分野を始めるのに役立つことを期待して、3 つの主要な JavaScript 機械学習ライブラリと具体的なコード例を示します。

以上がJavaScript で機械学習とデータ マイニングをマスターするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。