JavaScript의 마스터 머신 러닝 및 데이터 마이닝

최근에는 머신러닝과 데이터 마이닝이 주목을 받으며 널리 사용되고 있습니다. JavaScript는 웹 개발에서 매우 널리 사용되는 프로그래밍 언어이므로 JavaScript에서 기계 학습 및 데이터 마이닝 기술을 적용하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 이 주제에 대한 몇 가지 기본 지식을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 머신러닝과 데이터 마이닝이란 무엇인가요?

머신러닝과 데이터 마이닝은 인공지능 기술을 적용해 데이터를 탐색하는 방법입니다. 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터에서 활용 가능한 정보와 패턴을 포착하는 것이 점점 더 어려워지고 있으며, 여기서 머신러닝과 데이터 마이닝이 중요한 역할을 할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 주요 목적은 일반적으로 찾기 어려운 데이터에서 패턴과 관계를 발견하는 것입니다. 머신러닝은 다양한 알고리즘을 적용하여 데이터를 예측하고 분류하는 방법입니다.

2. JavaScript의 기계 학습 및 데이터 마이닝

최근 몇 년 동안 점점 더 많은 JavaScript 라이브러리가 개발되어 JavaScript에서 기계 학습 및 데이터 마이닝을 더 쉽게 적용할 수 있게 되었습니다. 다음은 가장 인기 있는 JavaScript 기계 학습 라이브러리 중 일부입니다.

· TensorFlow.js: 이는 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리로, 브라우저와 Node.js 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. TensorFlow.js는 신경망, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신 등 수많은 머신러닝 알고리즘과 모델을 제공합니다. 또한 이미지 및 오디오 처리에도 사용할 수 있습니다.

· Brain.js: 이는 신경망 및 딥 러닝에 초점을 맞춘 또 다른 오픈 소스 JavaScript 기계 학습 라이브러리입니다. Brain.js는 분류, 예측 및 데이터 마이닝을 위한 신경망 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.

· Weka: 비록 JavaScript 라이브러리는 아니지만 Weka는 Java 또는 JavaScript에서 사용할 수 있는 매우 인기 있는 데이터 마이닝 도구입니다. Weka에는 분류, 클러스터링, 연관 규칙 마이닝과 같은 풍부한 데이터 마이닝 알고리즘이 포함되어 있습니다.

3. 구체적인 코드 예제

JavaScript의 기계 학습 및 데이터 마이닝을 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 구체적인 코드 예제가 아래에 표시됩니다.

3.1 TensorFlow.js를 사용하여 분류 구현

다음 코드는 TensorFlow.js를 사용하여 붓꽃 ​​데이터 세트를 기반으로 분류 모델을 학습합니다.

//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.js를 사용하여 예측 달성

다음 코드는 Brain.js를 사용하여 간단한 신경망 모델을 학습하고 이를 사용하여 주가를 예측합니다.

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 Weka를 사용하여 클러스터링 구현

다음 코드는 Weka의 JavaScript 포트 Weka.js를 사용하여 K-Means 클러스터링 알고리즘을 구현합니다.

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. 결론

머신러닝과 데이터 마이닝은 많은 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 매우 강력한 도구입니다. 또한 웹 애플리케이션에 이러한 기술을 더 쉽게 적용할 수 있도록 해주는 JavaScript의 기계 학습 및 데이터 마이닝 라이브러리도 점점 늘어나고 있습니다. 이 기사에서는 세 가지 주요 JavaScript 기계 학습 라이브러리를 보여주고 독자가 이 분야를 시작하는 데 도움이 되기를 바라는 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

위 내용은 JavaScript의 마스터 머신 러닝 및 데이터 마이닝의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!