Utiliser des fonctions JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique

Utilisez les fonctions JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique

Avec le développement rapide de l'apprentissage automatique, de nombreux développeurs ont commencé à prêter attention à la façon d'utiliser JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique sur le front-end. Cet article explique comment utiliser les fonctions JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique et fournit des exemples de code spécifiques.

Avant de commencer, nous devons comprendre plusieurs concepts importants.

1. Ensemble de données : la formation du modèle d'apprentissage automatique nécessite un ensemble d'ensembles de données étiquetés en entrée. L'ensemble de données se compose d'entités et d'étiquettes. Les fonctionnalités sont des attributs qui décrivent les données, tandis que les étiquettes représentent les valeurs que nous souhaitons que le modèle prédise.
2. Modèle : le modèle est entraîné sur la base d'ensembles de données existants et utilisé pour prédire la sortie de nouvelles données inconnues. Les modèles courants incluent la régression linéaire, les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc.
3. Formation : en introduisant un ensemble de données dans le modèle, un algorithme spécifique est utilisé pour ajuster les paramètres du modèle afin qu'il puisse mieux prédire les étiquettes dans l'ensemble de données. Ce processus est appelé formation.

Ensuite, utilisons les fonctions JavaScript pour implémenter le processus de formation d'un modèle d'apprentissage automatique simple.

Tout d’abord, nous devons préparer notre ensemble de données. Supposons que nous ayons un ensemble de données dans lequel la caractéristique est la superficie de la maison et l'étiquette est le prix de la maison correspondant. Nous pouvons définir l'ensemble de données comme un tableau. Chaque élément du tableau est un objet et contient deux attributs : la surface et le prix. Le code est le suivant :

const dataset = [
  { area: 100, price: 1000 },
  { area: 150, price: 1500 },
  { area: 200, price: 2000 },
  // 其他数据...
];

Ensuite, nous devons définir une fonction pour entraîner le modèle. Cette fonction recevra l'ensemble de données en paramètre et renverra le modèle entraîné. Le code est le suivant :

function trainModel(dataset) {
  // 在这里实现模型的训练算法
  // ...
  // 返回训练好的模型
  return model;
}

À l'intérieur de la fonction, nous pouvons utiliser n'importe quel algorithme approprié pour entraîner le modèle. Ici, nous prenons la régression linéaire comme exemple. La régression linéaire est une méthode de formation d'un modèle en minimisant l'écart entre les valeurs prédites et les valeurs vraies.

Nous pouvons utiliser l'algorithme de descente de gradient pour ajuster progressivement les paramètres du modèle afin que les valeurs prédites soient de plus en plus proches des valeurs réelles. Le code est le suivant :

function trainModel(dataset) {
  // 初始化模型参数
  let w = 0;
  let b = 0;
  // 设置学习率
  const learningRate = 0.01;
  // 执行多轮训练
  for (let i = 0; i < 100; i++) {
    // 遍历数据集
    dataset.forEach(data => {
      const { area, price } = data;
      // 计算预测值
      const predictedPrice = w * area + b;
      // 计算预测值与真实值之间的差距
      const error = predictedPrice - price;
      // 更新模型参数
      w -= learningRate * error * area;
      b -= learningRate * error;
    });
  }
  // 返回训练好的模型
  return { w, b };
}

Dans le code ci-dessus, nous ajustons en continu les paramètres w et b du modèle en effectuant plusieurs cycles d'entraînement. À chaque cycle de formation, nous parcourons l'ensemble de données, calculons les prédictions et les écarts, puis mettons à jour les paramètres du modèle à l'aide de l'algorithme de descente de gradient.

Enfin, nous pouvons appeler la fonction trainModel pour entraîner notre modèle et utiliser le modèle entraîné pour faire des prédictions. Le code est le suivant :

const model = trainModel(dataset);
console.log(model); // 输出训练好的模型参数

Grâce au code ci-dessus, nous pouvons implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique via des fonctions JavaScript. Bien entendu, il ne s’agit que d’un exemple simple, et des algorithmes et des ensembles de données plus complexes peuvent être nécessaires dans les applications réelles.

J'espère que cet article pourra vous aider à comprendre comment utiliser les fonctions JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!