Pembelajaran mesin telah berkembang selama beberapa tahun terakhir dari bidang yang sangat kecil menjadi bagian penting dari teknologi modern, mendorong inovasi di berbagai bidang seperti keuangan, layanan kesehatan, dan banyak industri e-commerce.
Secara tradisional, bahasa seperti Python dan R telah menjadi yang terdepan dalam pengembangan segala bentuk model pembelajaran mesin karena perpustakaan dan kerangka kerjanya yang komprehensif. Tapi dengan twist Node.js Dengan munculnya JavaScript, banyak hal telah berubah dalam lingkaran pengembangan pembelajaran mesin, dan kini kita dapat membangun model pembelajaran mesin yang kuat menggunakan bahasa yang serbaguna dan banyak digunakan ini.
Ikhtisar JavaScript dan pembelajaran mesin
Secara umum diketahui bahwa JavaScript termasuk dalam pengembangan web. Namun kemampuannya telah melampaui batas-batas browser. Node.js adalah lingkungan yang menjalankan JavaScript di sisi server. Fakta ini menjadikan Node.js cara ampuh untuk membangun aplikasi berkinerja tinggi dan skalabel. Pertumbuhan baru-baru ini di Model pembelajaran mesin JavaScript juga didukung oleh serangkaian perpustakaan dan kerangka kerja yang dirancang untuk bekerja secara lancar dengan Node.js. Pengembang dapat menggunakan semua pengalaman JavaScript yang ada saat mengerjakan tugas terkait pembelajaran mesin.
Pustaka utama untuk pembelajaran mesin di JavaScript
Banyak perpustakaan telah meringankan beban pengembangan pembelajaran mesin di JavaScript dan dengan demikian memudahkan pekerjaan pengembang saat membuat dan menerapkan model. Di antara yang paling menonjol adalah:
1. TensorFlow.js
TensorFlow.js adalah pustaka sumber terbuka dari Google yang memungkinkan pengembang membuat dan melatih model pembelajaran mesin langsung di browser web atau dalam lingkungan Node.js. TensorFlow dalam versi JavaScript adalah salah satu framework pembelajaran mesin paling populer. Pada dasarnya, TensorFlow.js adalah seperangkat alat lengkap untuk mengimplementasikan jaringan neural, mengoptimalkan model, dan menjalankan inferensi. Dengan TensorFlow.js, developer dapat menangani penghitungan kompleks dan rutinitas pelatihan untuk model mereka menggunakan JavaScript. Hal ini memungkinkan model pembelajaran mesin untuk diintegrasikan dalam aplikasi web dengan lebih mudah. Ini menjadi fitur dalam model pembelajaran mesin yang tertanam dalam aplikasi web.
2. Otak.js
Brain.js adalah perpustakaan jaringan saraf ringan yang berjalan pada JavaScript. Antarmuka ini mendasar dan sederhana, sehingga ideal bagi pengembang yang tidak memiliki pengalaman pembelajaran mesin. Brain.js mendukung beberapa jenis jaringan saraf, termasuk jaringan feed-forward dan jaringan berulang. API untuk melatih atau memperkirakan model sangat intuitif. Meskipun Brain.js tidak dapat dibandingkan dalam kompleksitas dan fungsionalitas dengan TensorFlow.js, alat ini sangat bagus digunakan untuk pembuatan prototipe cepat dan kebutuhan pendidikan.
3. Sinaptik
Synaptic adalah perpustakaan jaringan saraf lain untuk JavaScript yang fleksibel dan mudah digunakan. Saat ini mendukung modul perceptron multi-layer, jaringan LSTM, dan banyak lagi. Synaptic dirancang untuk menjadi modular. Artinya, mudah untuk membangun semua jenis arsitektur jaringan saraf dengan menggabungkan berbagai komponen. Karena sangat fleksibel, Synaptic adalah cara terbaik untuk bereksperimen dengan berbagai struktur jaringan dan algoritma pembelajaran.
Membangun model pembelajaran mesin menggunakan Node.js
Membuat model pembelajaran mesin di Node.js melibatkan berbagai aktivitas mulai dari persiapan data, pelatihan model, hingga penerapan. Pada tingkat tinggi, pembuatan model di Node.js akan terlihat seperti ini:
1. Persiapan data
Mengumpulkan dan melakukan pra-pemrosesan data adalah proses pertama dalam mengembangkan model pembelajaran mesin apa pun. Persiapan data adalah tentang bagaimana kita membersihkan data, menangani nilai yang hilang, dan mengubah data menjadi bentuk yang dapat digunakan dalam proses pelatihan. Di Node.js, Anda dapat mengatur data menggunakan pustaka yang berbeda – misalnya, parser csv, jika Anda ingin membaca file CSV, dan pengambilan simpul jika Anda ingin membuat permintaan API untuk mengambil data.
2. Pelatihan model
Setelah menyiapkan data, proses selanjutnya adalah melatih model melalui teknik machine learning. Dengan menggunakan salah satu pustaka berikut, TensorFlow.js atau Brain.js, Anda dapat menentukan arsitektur model, menentukan parameter pembelajaran, dan melatih model pada kumpulan data Anda. Artinya memasukkan data ke dalam formulir; Kemudian sesuaikan bobot dan bias melalui propagasi mundur, dan terus lakukan ini secara berulang hingga model memiliki performa yang baik.
3. Evaluasi model
Untuk model pembelajaran mesin apa pun, evaluasi kinerja diperlukan setelah pelatihan. Hal ini termasuk menguji model pada kumpulan data validasi independen yang akan menentukan akurasi, presisi, perolehan, dan metrik lain dari model Anda. Di Node.js, Anda dapat memanfaatkan fungsionalitas bawaan yang disediakan oleh perpustakaan pembelajaran mesin untuk evaluasi dan visualisasi.
4. Penerbitan
Setelah model dilatih dan dievaluasi, Anda dapat menerapkannya, mungkin sebagai bagian dari aplikasi atau layanan web. Node.js mempermudah integrasi model pembelajaran mesin langsung ke server web dan API. Hal ini membuat prediksi dan wawasan langsung tersedia bagi pengguna. Misalnya, TensorFlow.js memungkinkan Anda menjalankan sebagian besar tugas inferensi di browser atau server untuk pengalaman pengguna yang lancar.
Manfaat menggunakan JavaScript dalam pembelajaran mesin
Menggunakan JavaScript dan Node.js untuk pembelajaran mesin memiliki keuntungan sebagai berikut:
Paket pengembangan terpadu: Penggunaan JavaScript, baik untuk pengembangan front-end atau back-end, akan menjaga konsistensi di seluruh rangkaian aplikasi. Dengan cara ini, pengembangan akan sangat lancar dan hanya memerlukan sedikit peralihan antar konteks ke bahasa yang berbeda.
Kemampuan waktu nyata: JavaScript cocok untuk aplikasi real-time, dan Node.js memiliki arsitektur non-pemblokiran yang secara efisien menangani permintaan bersamaan. Oleh karena itu, hal ini memungkinkan pembuatan aplikasi pembelajaran mesin real-time yang dapat memberikan umpan balik dan prediksi instan.
Integrasi ekosistem: Ekosistem JavaScript yang luas dan kemampuannya untuk bekerja dengan baik dengan teknologi web populer lainnya memudahkan integrasi model pembelajaran mesin ke dalam aplikasi yang ada. Dengan cara ini, pengembang akan dapat menggunakan banyak alat dan kerangka kerja untuk memperluas solusi pembelajaran mesin mereka.
kesimpulan
Bahasa JavaScript di Node.js telah menjadi alat yang semakin layak untuk membuat model pembelajaran mesin. Library seperti TensorFlow.js, Brain.js, dan Synaptic memungkinkan developer menerapkan pengetahuan mereka tentang JavaScript untuk mengembangkan, melatih, dan menerapkan model machine learning dengan lebih efisien. JavaScript diterapkan dalam pengembangan pembelajaran mesin karena sejumlah alasan: tumpukan pengembangan terpadu, kemampuan untuk bekerja secara real-time, dan integrasi yang lancar ke dalam ekosistem. Dengan pembelajaran mesin yang terus berkembang dari waktu ke waktu, JavaScript dan Node.js berada dalam posisi untuk membuat terobosan besar dalam hal pengembangan aplikasi dan layanan cerdas.
Pos JavaScript Node: Alat untuk Membuat Model Pembelajaran Mesin pertama kali diterbitkan di ReadWrite.
