JavaScript の機械学習と人工知能について学ぶ

人工知能と機械学習テクノロジーが発展し続けるにつれて、それらは JavaScript を含め、ますます多くの分野で重要な技術ツールになりつつあります。 JavaScript は高級スクリプト言語として長年使用されてきましたが、機械学習や人工知能の分野での応用はまだ初期段階にあります。この記事では、JavaScript の機械学習と人工知能を紹介し、具体的なコード例を示します。

1.機械学習と人工知能とは何ですか?

最新の JavaScript 機械学習と人工知能テクノロジについて詳しく説明する前に、これらの用語の一般的な定義を理解しましょう。

機械学習:

機械学習は、統計理論とパターン認識アルゴリズムを使用して、明示的なプログラミング ガイダンスなしでコンピューター システムがデータから学習し、改善できるようにする人工知能のアプリケーションです。

人工知能:

人工知能は、コンピューター システムがさまざまなデータを処理し、意思決定できるようにするテクノロジーです。これは、コンピューター アルゴリズムを使用して、知覚や推論などの人間の知的行動をシミュレートおよび実装するテクノロジーです。人工知能の応用には、機械学習などのさまざまな技術が含まれます。

2. JavaScript における機械学習と人工知能

ビッグ データとデータ分析に対する開発者の需要の高まりに伴い、JavaScript エコシステムにおける人工知能と機械学習テクノロジーの重要性がますます高まっています。より重要。

JavaScript には、TensorFlow.js、Brain.js、ConvNetJS など、AI 開発を強力にサポートできるオープンソースの機械学習ライブラリが多数あります。これらのライブラリは、開発者が大量のデータを処理するためにトレーニングされ、精度が向上した機械学習モデルを作成できるように設計されています。

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js は、フロントエンド開発者が TensorFlow の機能を使用できるようにするために Google によって開発された JavaScript ライブラリです。 TensorFlow.js は、開発者がニューラル ネットワークや畳み込みニューラル ネットワークなどの深層学習モデルを構築するのに役立ちます。 TensorFlow.js は、クロスプラットフォーム アプリケーションやスマートフォン アプリケーションで広く使用されています。

以下は TensorFlow.js を使用した線形回帰のコード例です:

//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 は強力な JavaScript ライブラリです。これは、開発者がさまざまなアプリケーション用の機械学習モデルを作成するのに役立ちます。 Andrei Kashcha と他の貢献者によって開発されました。 Brain.js は、ニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワークなど、さまざまな種類の機械学習モデルをサポートしています。

以下は、Brain.js を使用したニューラル ネットワーク分類のコード例です:

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 }

上記は 2 つの JavaScript 機械学習ライブラリです。さらに多くの機械学習のために他の多くの JavaScript ライブラリを使用することもできます。そして人工知能のタスク。

3. 結論

JavaScript は世界で最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つになりましたが、機械学習と人工知能の分野ではまだ新興分野です。機械学習と人工知能テクノロジーのエコシステムは、他の言語に比べて未開発です。

このテキストでは、2 つの非常に強力な JavaScript 機械学習ライブラリ TensorFlow.js と Brain.js について説明しました。これらを使用すると、JavaScript エコシステムでさまざまなマシンを開発できます。学習および人工知能アプリケーション。

以上がJavaScript の機械学習と人工知能について学ぶの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。