JavaScript 机器学习：在浏览器中构建 ML 模型

机器学习 (ML) 彻底改变了各个行业，使计算机能够根据模式和数据进行学习和预测。传统上，机器学习模型是在服务器或高性能机器上构建和执行的。然而，随着 Web 技术的进步，现在可以使用 JavaScript 直接在浏览器中构建和部署 ML 模型。,在本文中，我们将探索 JavaScript 机器学习的激动人心的世界，并学习如何构建可以在浏览器中运行的 ML 模型。,机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于创建能够从数据中学习并做出预测或决策的模型。机器学习主要有两种类型：监督学习和无监督学习。,监督学习涉及在标记数据上训练模型，其中输入特征和相应的输出值是已知的。该模型从标记数据中学习模式，以对新的、未见过的数据进行预测。,另一方面，无监督学习处理未标记的数据。该模型无需任何预定义标签即可发现数据中隐藏的模式和结构。,要开始使用 JavaScript 机器学习，请按照以下步骤操作 –,Node.js 是一个 JavaScript 运行时环境，允许我们在 Web 浏览器之外运行 JavaScript 代码。它提供了使用 TensorFlow.js 所需的工具和库。,安装 Node.js 后，打开您的首选代码编辑器并为您的 ML 项目创建一个新目录。使用命令行或终端导航到项目目录。,在命令行或终端中，运行以下命令来初始化新的 Node.js 项目 –,登录后复制,此命令创建一个新的 package.json 文件，用于管理项目依赖项和配置。,要安装 TensorFlow.js，请在命令行或终端中运行以下命令 –,登录后复制,现在您的项目已设置完毕并安装了 TensorFlow.js，您可以开始在浏览器中构建机器学习模型了。您可以创建一个新的 JavaScript 文件，导入 TensorFlow.js，并使用其 API 来定义、训练 ML 模型并进行预测。,让我们深入研究一些代码示例，以了解如何使用 TensorFlow.js 并在 JavaScript 中构建机器学习模型。,线性回归是一种监督学习算法，用于根据输入特征预测连续输出值。,让我们看看如何使用 TensorFlow.js 实现线性回归。,登录后复制,在此示例中，我们首先导入 TensorFlow.js 库。然后，我们将输入特征和输出值定义为张量。接下来，我们创建一个顺序模型并添加一个具有一个单元的密集层。我们使用“sgd”优化器和“meanSquaredError”损失函数编译模型。最后，我们训练模型 100 个 epoch，并对输入特征进行预测。预测的输出值将打印到控制台。,登录后复制,情感分析是机器学习的一种流行应用，涉及分析文本数据以确定文本中表达的情感或情绪基调。我们可以使用 TensorFlow.js 构建情感分析模型，预测给定文本是否具有正面或负面情绪。,考虑下面所示的代码。,登录后复制,登录后复制,以上就是JavaScript 机器学习：在浏览器中构建 ML 模型的详细内容，更多请关注www.92cms.cn其它相关文章！