JavaScript의 기계 학습 및 인공 지능에 대해 알아보세요.

인공지능과 머신러닝 기술이 계속 발전하면서 JavaScript를 비롯한 점점 더 많은 분야에서 중요한 기술 도구가 되고 있습니다. JavaScript는 수년 동안 고급 스크립팅 언어로 사용되어 왔지만 기계 학습 및 인공 지능 분야에서의 적용은 아직 초기 단계입니다. 이 글에서는 JavaScript의 기계 학습과 인공 지능을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 머신러닝과 인공지능이란?

최신 JavaScript 기계 학습 및 인공 지능 기술에 대해 알아보기 전에 이러한 용어의 일반적인 정의를 이해해 보겠습니다.

기계 학습:

기계 학습은 통계 이론과 패턴 인식 알고리즘을 사용하여 컴퓨터 시스템이 명시적인 프로그래밍 지침 없이 데이터를 학습하고 개선할 수 있도록 하는 인공 지능의 응용 프로그램입니다.

인공 지능:

인공 지능은 컴퓨터 시스템이 다양한 데이터를 처리하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 컴퓨터 알고리즘을 이용해 지각, 추론 등 인간의 지능적 행동을 시뮬레이션하고 구현하는 기술이다. 인공지능의 응용에는 머신러닝 등 다양한 기술이 포함될 수 있습니다.

2. JavaScript의 기계 학습 및 인공 지능

개발자의 빅 데이터 및 데이터 분석에 대한 요구가 증가함에 따라 JavaScript 생태계에서 인공 지능 및 기계 학습 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다.

JavaScript에는 TensorFlow.js, Brain.js, ConvNetJS 등과 같이 AI 개발을 강력하게 지원할 수 있는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리가 많이 있습니다. 이러한 라이브러리는 개발자가 대량의 데이터를 처리하기 위해 훈련되고 정확도가 향상된 기계 학습 모델을 생성하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다.

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js는 프런트 엔드 개발자가 TensorFlow의 강력한 기능을 사용할 수 있도록 Google에서 개발한 JavaScript 라이브러리입니다. TensorFlow.js는 개발자가 신경망 및 컨벌루션 신경망을 포함한 딥 러닝 모델을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. TensorFlow.js는 크로스 플랫폼 애플리케이션과 스마트폰 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.

다음은 TensorFlow.js를 사용한 선형 회귀에 대한 코드 예제입니다.

//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.js는 개발자가 다양한 애플리케이션을 위한 기계 학습 모델을 만드는 데 도움이 되는 강력한 JavaScript 라이브러리입니다. Andrei Kashcha와 다른 기여자들이 개발했습니다. Brain.js는 신경망, 순환 신경망, 컨볼루션 신경망 등 다양한 유형의 기계 학습 모델을 지원합니다.

다음은 Brain.js를 사용한 신경망 분류를 위한 코드 예제입니다.

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 }

위는 두 개의 JavaScript 기계 학습 라이브러리일 뿐이며, 더 많은 기계 학습 및 인공 지능 작업을 위해 다른 많은 JavaScript 라이브러리를 사용할 수도 있습니다.

3. 결론

JavaScript는 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이지만 여전히 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 신흥 분야입니다. 인공지능 기술 생태계는 아직 완성되지 않았습니다.

텍스트에서 우리는 매우 강력한 두 가지 JavaScript 기계 학습 라이브러리인 TensorFlow.js와 Brain.js를 살펴보았습니다. 이를 사용하여 JavaScript 생태계 애플리케이션에서 다양한 기계 학습 및 인공 지능을 개발할 수 있습니다.

위 내용은 JavaScript의 기계 학습 및 인공 지능에 대해 알아보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!