JavaScript 기능을 사용하여 기계 학습 예측 및 분류 구현

인공지능 기술이 발전하면서 머신러닝이 대중적인 기술 분야로 자리 잡았습니다. 그중 JavaScript는 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며, 그 기능을 사용하여 기계 학습 예측 및 분류를 구현할 수 있습니다. 다음으로 JavaScript 함수를 사용하여 머신러닝을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

먼저, 매우 중요한 JavaScript 라이브러리인 TensorFlow.js를 소개해야 합니다. 이 라이브러리는 예측 및 분류를 위해 JavaScript의 기계 학습 모델을 사용하는 데 도움이 됩니다. 코드 작성을 시작하기 전에 이 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

npm install @tensorflow/tfjs

설치 후 JavaScript 코드 작성을 시작할 수 있습니다.

1. 선형 회귀 수행

선형 회귀는 가장 기본적인 기계 학습 방법 중 하나이며, 선형 모델을 구축하여 데이터 관계를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. JavaScript에서는 TensorFlow.js 라이브러리를 사용하여 선형 회귀를 구현할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

// 定义输入数据
const xs = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// 定义模型和训练参数
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

// 训练模型
model.fit(xs, ys, {epochs: 100}).then(() => {
  // 预测
  const output = model.predict(tf.tensor([5], [1, 1]));
  output.print();
});

이 예에서는 TensorFlow.js를 사용하여 입력 데이터를 정의하고 선형 모델을 정의합니다. 훈련 매개변수에는 sgd 최적화 프로그램과 평균 제곱 오차가 포함됩니다. 모델을 훈련한 후 예측 기능을 사용하여 예측할 수 있습니다.

2. 이미지 분류

선형 회귀 외에도 이미지 분류에 TensorFlow.js를 사용할 수도 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

// 加载模型
const model = await tf.loadLayersModel('http://localhost:8000/model.json');

// 加载图像并进行预测
const img = new Image();
img.src = 'cat.jpg';
img.onload = async function() {
  const tensor = tf.browser.fromPixels(img)
      .resizeNearestNeighbor([224, 224]) // 调整图像大小
      .expandDims() // 扩展图像维度
      .toFloat() // 转换为浮点数
      .reverse(-1); // 反转通道

  const predictions = await model.predict(tensor).data();
  console.log(predictions);
}

이 예에서는 먼저 사전 훈련된 모델을 로드하고 loadLayersModel 함수를 사용하여 로드합니다. 그런 다음 이미지를 로드하고 TensorFlow.js를 사용하여 크기 조정, 크기 확장, 부동 소수점으로 변환 및 채널 반전을 수행했습니다. 마지막으로 예측 함수를 사용하여 이미지 분류 예측을 수행하고 console.log 함수를 사용하여 예측 결과를 출력합니다.

이 두 가지 예를 통해 JavaScript 함수를 사용하여 기계 학습 예측 및 분류를 구현하는 것이 어렵지 않다는 것을 알 수 있습니다. 물론 이것은 단지 초급 수준의 연습일 뿐입니다. 머신러닝과 자바스크립트에 대해 더 자세히 알고 싶다면 관련 지식을 깊이 있게 배우고 더 많이 연습해야 합니다.

위 내용은 JavaScript 기능을 사용하여 기계 학습 예측 및 분류 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!