Привнесите машинное обучение в свои веб-приложения с помощью TensorFlow.js
Как реализовать машинное обучение в вашем веб-приложении с помощью TensorFlow.js
Машинное обучение (ML) больше не является возвышенной, недосягаемой концепцией. С такими библиотеками, как TensorFlow.js, разработчики теперь могут включать ML в свои веб-приложения. Например, вы могли бы создать систему, которая рекомендует рекламу в социальных сетях на основе просмотров и поисковых запросов пользователя.
Этот пост — ваше руководство по внедрению машинного обучения с использованием TensorFlow.js. Мы обсудим, что такое TensorFlow.js, как его использовать и как внедрить простую систему рекомендаций в ваше веб-приложение.
Введение в TensorFlow.js
TensorFlow.js — это библиотека JavaScript, разработанная Google для обучения и развертывания моделей машинного обучения в браузере и на Node.js. Он позволяет разрабатывать модели машинного обучения на JavaScript и использовать машинное обучение непосредственно в браузере или в Node.js.
С помощью TensorFlow.js вы можете создавать новые модели машинного обучения с нуля или использовать предварительно обученные модели. Его гибкость и доступность делают его популярным выбором среди разработчиков.
Настройка TensorFlow.js
Чтобы начать использовать TensorFlow.js в своем веб-приложении, вам нужно добавить следующий тег скрипта в свой HTML-файл:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.10.0/dist/tf.min.js"></script>Создание системы рекомендаций
Теперь давайте создадим простую систему рекомендаций, которая предлагает рекламу в социальных сетях на основе поведения пользователей.
Шаг 1. Определите свои данные
Во-первых, нам нужны данные для обучения. Для этого примера рассмотрим упрощенный сценарий, в котором мы рассматриваем только прошлые клики пользователя по объявлениям и категории этих объявлений.
Наши входные данные (функции) будут представлять собой категории объявлений, на которые пользователь нажимал в прошлом. Нашими выходными данными (метками) будут категории объявлений, на которые пользователь кликнул дальше.
В реальном сценарии у вас, вероятно, будет гораздо больше данных из различных источников, таких как демографические данные пользователей, история просмотров и т. д.
Шаг 2. Предварительно обработайте данные
Прежде чем мы передаем наши данные в модель, нам нужно их предварительно обработать. TensorFlow.js предоставляет для этого утилиты. В нашем случае мы закодируем наши категориальные данные в числовые данные, которые сможет понять наша модель.
Шаг 3. Определите и обучите модель
Далее мы определим нашу модель. Мы будем использовать последовательную модель, которая представляет собой набор слоев, где каждый слой имеет ровно один входной тензор и один выходной тензор.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, inputShape: [numOfCategories]}));
model.add(tf.layers.dense({units: numOfCategories, activation: 'softmax'}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});
Здесь у нас есть два слоя. Первый — это наш скрытый слой, а второй — наш выходной слой. Функция активации softmax гарантирует, что наши выходные данные представляют собой вероятностное распределение по категориям объявлений.
Затем мы обучаем нашу модель, используя наши предварительно обработанные данные.
await model.fit(trainFeaturesTensor, trainLabelsTensor, {epochs: 100});Шаг 4: Делайте прогнозы
Как только наша модель обучена, мы можем использовать ее для прогнозирования. Вот как мы прогнозируем следующую категорию объявлений для пользователя:
const prediction = model.predict(userFeaturesTensor);Это даст нам вероятностное распределение по категориям объявлений. Затем мы можем рекомендовать объявление с наибольшей вероятностью.
Реальное применение: рекомендации по рекламе в социальных сетях
Давайте свяжем это с нашим сценарием рекомендаций по рекламе в социальных сетях.
Скажем, пользователь часто просматривает и нажимает на рекламу, связанную с технологиями и гаджетами. Со временем наша модель выучит этот шаблон. Когда пользователь входит в систему, наша модель будет рекомендовать рекламу из этих категорий с большей вероятностью.
С TensorFlow.js все это происходит прямо в браузере пользователя, что делает его быстрее и эффективнее.
Таким образом, TensorFlow.js предоставляет доступный и мощный способ включения машинного обучения в ваши веб-приложения. Как мы видели, даже с помощью нескольких строк JavaScript мы можем начать давать персонализированные рекомендации по рекламе. Удачного кодирования!
