Ketahui tentang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam JavaScript

Memandangkan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin terus berkembang, ia menjadi alat teknikal yang penting dalam lebih banyak bidang, termasuk JavaScript. Walaupun JavaScript telah digunakan sebagai bahasa skrip peringkat tinggi selama bertahun-tahun, aplikasinya dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan masih di peringkat awal. Artikel ini akan memperkenalkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam JavaScript dan memberikan contoh kod khusus.

1 Apakah pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

Sebelum kita menyelami pembelajaran mesin JavaScript terkini dan teknologi kecerdasan buatan, mari kita fahami takrifan umum istilah ini.

Pembelajaran Mesin:

Pembelajaran mesin ialah aplikasi kecerdasan buatan yang menggunakan teori statistik dan algoritma pengecaman corak untuk membolehkan sistem komputer belajar dan menambah baik daripada data tanpa panduan pengaturcaraan yang jelas.

Kepintaran Buatan:

Kepintaran Buatan ialah teknologi yang membolehkan sistem komputer memproses dan membuat keputusan pada data yang berbeza. Ia adalah teknologi yang menggunakan algoritma komputer untuk mensimulasikan dan melaksanakan tingkah laku pintar manusia, seperti persepsi dan penaakulan. Aplikasi kecerdasan buatan boleh merangkumi pelbagai teknik seperti pembelajaran mesin.

2. Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dalam JavaScript

Dengan keperluan pembangun yang semakin meningkat untuk data besar dan analisis data, kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin menjadi semakin penting dalam ekosistem JavaScript.

Dalam JavaScript, terdapat banyak perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka, seperti TensorFlow.js, Brain.js, ConvNetJS, dsb., yang boleh memberikan sokongan kuat untuk pembangunan AI. Perpustakaan ini direka bentuk untuk membantu pembangun mencipta model pembelajaran mesin yang dilatih dan dipertingkatkan dalam ketepatan untuk memproses sejumlah besar data.

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js ialah perpustakaan JavaScript yang dibangunkan oleh Google untuk membenarkan pembangun bahagian hadapan menggunakan kuasa TensorFlow. TensorFlow.js boleh membantu pembangun membina model pembelajaran mendalam, termasuk rangkaian saraf dan rangkaian saraf konvolusi. TensorFlow.js digunakan secara meluas dalam aplikasi merentas platform dan aplikasi telefon pintar.

Berikut ialah contoh kod untuk regresi linear menggunakan TensorFlow.js:

//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.js ialah perpustakaan JavaScript berkuasa yang membantu pembangun mencipta model pembelajaran mesin untuk pelbagai aplikasi. Ia dibangunkan oleh Andrei Kashcha dan penyumbang lain. Brain.js menyokong pelbagai jenis model pembelajaran mesin, iaitu rangkaian saraf, rangkaian saraf berulang dan rangkaian saraf konvolusi.

Berikut ialah contoh kod untuk pengelasan rangkaian saraf menggunakan Brain.js:

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 }

Di atas hanyalah dua perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript, kami juga boleh menggunakan banyak perpustakaan JavaScript lain untuk lebih banyak tugasan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

3. Kesimpulan

Walaupun JavaScript telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling banyak digunakan di dunia, ia masih merupakan bidang yang baru muncul dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan kerana berbanding dengan bahasa lain, pembelajaran mesinnya. dan ekosistem teknologi kecerdasan buatan masih belum lengkap.

Dalam teks kami, kami telah melihat dua perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript yang sangat berkuasa, TensorFlow.js dan Brain.js Menggunakannya, kami boleh membangunkan pelbagai pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam aplikasi ekosistem JavaScript.

Atas ialah kandungan terperinci Ketahui tentang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam JavaScript. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!