Berita Node JavaScript: Alat untuk Membuat Model Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin, dalam beberapa tahun terakhir, telah berkembang dari bidang yang sangat kecil menjadi bagian penting dari teknologi modern, mendorong inovasi di bidang-bidang seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan beberapa industri e-commerce.

Secara tradisional, bahasa seperti Ular piton dan R telah menjadi bahasa terdepan ketika mengembangkan model pembelajaran mesin apa pun karena pustaka dan kerangka kerja mereka yang luas. Namun dengan evolusi Bahasa pemrograman Node.js dan munculnya JavaScript, berbagai hal mengambil arah yang lebih luas dalam lingkaran pengembangan pembelajaran mesin, dan seseorang sekarang dapat membangun model pembelajaran mesin yang kuat menggunakan bahasa serbaguna dan digunakan secara luas ini.

Table of Contents

Tinjauan Umum JavaScript dan Pembelajaran Mesin

JavaScript secara umum dikenal sebagai bagian dari pengembangan web. Namun, kemampuannya telah berkembang jauh melampaui batasan browser. Node.js adalah lingkungan yang menjalankan JavaScript di sisi server. Fakta tersebut menjadikan Node.js sebagai cara yang ampuh untuk membangun aplikasi yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi. Pertumbuhan terkini model pembelajaran mesin dalam JavaScript semakin dibantu oleh serangkaian pustaka dan kerangka kerja yang dirancang untuk bekerja sama dengan Node.js secara lancar. Pengembang dapat menggunakan semua pengalaman mereka yang sudah ada dengan JavaScript saat mengerjakan tugas yang berkaitan dengan pembelajaran mesin.

Pustaka Utama untuk Pembelajaran Mesin dalam JavaScript

Beberapa pustaka telah hadir untuk meringankan beban pengembangan pembelajaran mesin dalam JavaScript dan, oleh karena itu, meringankan pekerjaan pengembang saat membuat dan menerapkan model. Beberapa pustaka yang paling menonjol meliputi:

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js adalah pustaka sumber terbuka dari Google yang memungkinkan pengembang membuat dan melatih model untuk pembelajaran mesin secara langsung di peramban web atau dalam lingkungan Node.js. TensorFlow dalam versi JavaScript adalah salah satu kerangka kerja pembelajaran mesin yang paling populer. Pada dasarnya, TensorFlow.js adalah rangkaian alat yang lengkap untuk mengimplementasikan jaringan saraf, mengoptimalkan model, dan menjalankan inferensi. Dengan TensorFlow.js, pengembang dapat menangani komputasi yang rumit dan prosedur pelatihan model mereka menggunakan JavaScript. Hal ini memungkinkan integrasi model pembelajaran mesin dalam aplikasi web dengan lebih mudah. Hal ini menjadi keunggulan dalam model pembelajaran mesin yang tertanam dalam aplikasi web.

2. Otak.js

Brain.js adalah pustaka ringan jaringan neural yang berjalan dalam JavaScript. Antarmuka ini cukup mendasar, sederhana, dan karenanya sempurna bagi para pengembang yang tidak memiliki pengalaman dalam pembelajaran mesin. Brain.js mendukung beberapa jenis jaringan neural, termasuk jaringan feedforward dan jaringan berulang. API untuk melatih atau memperkirakan model sangat intuitif. Meskipun Brain.js tidak dapat dibandingkan dengan kompleksitas fungsionalitas TensorFlow.js, alat ini sangat bagus untuk digunakan untuk tujuan pembuatan prototipe cepat dan kebutuhan pendidikan.

3. Sinaptik

Synaptic adalah pustaka jaringan neural lain untuk JavaScript yang fleksibel dan mudah digunakan. Saat ini, pustaka ini mendukung multilayer perceptrons, jaringan LSTM, dan banyak lagi. Synaptic dirancang agar modular. Artinya, mudah untuk membangun segala jenis arsitektur jaringan neural dengan menggabungkan berbagai komponen. Karena sangat fleksibel, Synaptic merupakan cara yang hebat untuk bereksperimen dengan berbagai struktur jaringan dan algoritma pembelajaran.

Membangun Model Pembelajaran Mesin dengan Node.js

Pembuatan model pembelajaran mesin di Node.js berkaitan dengan berbagai aktivitas mulai dari persiapan data melalui pelatihan model hingga penerapan. Secara umum, pembuatan model di Node.js akan terlihat seperti ini:

1. Persiapan Data

Pengumpulan dan praproses data akan menjadi proses pertama dari setiap pengembangan model pembelajaran mesin. Persiapan data adalah tentang bagaimana seseorang membersihkan data, menangani nilai yang hilang, dan mengubah data menjadi bentuk yang dapat dibawa ke proses pelatihan. Di Node.js, Anda mengatur data Anda dengan menggunakan berbagai pustaka – misalnya, csv-parser, jika Anda ingin membaca file CSV Anda, dan node-fetch jika Anda ingin membuat permintaan API untuk mengambil data.

2. Pelatihan Model

Setelah menyiapkan data, proses selanjutnya adalah pelatihan model melalui teknik pembelajaran mesin. Dengan menggunakan salah satu pustaka ini, TensorFlow.js atau Brain.js, Anda dapat menentukan arsitektur model, menentukan parameter pembelajaran, dan melatih model pada set data Anda. Itu berarti memasukkan data ke dalam model; kemudian, menyesuaikan bobot dan bias melalui backpropagation, dan terus melakukannya secara berulang hingga model berkinerja baik.

3. Evaluasi Model

Untuk model pembelajaran mesin apa pun, evaluasi kinerja diperlukan setelah pelatihan. Evaluasi kinerja meliputi pengujian model pada set data validasi independen yang akan menentukan akurasi, presisi, perolehan kembali, dan metrik lain dari model Anda. Di Node.js, Anda dapat memanfaatkan fungsi bawaan yang disediakan oleh pustaka pembelajaran mesin untuk evaluasi dan visualisasi.

4. Penerapan

Setelah model dilatih dan dievaluasi, Anda dapat menyebarkannya, mungkin sebagai bagian dari aplikasi web atau layanan. Node.js memudahkan integrasi model pembelajaran mesin langsung ke server web dan API. Hal ini membuat prediksi dan wawasan langsung tersedia bagi pengguna secara langsung. 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

Penggunaan JavaScript dan Node.js untuk pembelajaran mesin memiliki keuntungan sebagai berikut:

Tumpukan Pengembangan Terpadu: Penggunaan JavaScript, baik untuk pengembangan frontend maupun backend, akan membuatnya konsisten di seluruh tumpukan aplikasi. Dengan cara ini, pengembangan akan berjalan lancar dan memerlukan peralihan konteks minimum ke bahasa yang berbeda.

Kemampuan waktu nyata: JavaScript cocok untuk aplikasi real-time, dan Node.js memiliki arsitektur non-blocking yang menangani permintaan bersamaan secara efisien. Dengan demikian, hal ini memungkinkan pembangunan 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 sudah ada. Dengan cara itu, pengembang akan dapat menggunakan beberapa alat dan kerangka kerja untuk memperluas solusi pembelajaran mesin mereka.

Kesimpulan

Node.js JavaScript semakin layak sebagai alat untuk membuat model pembelajaran mesin. Pustaka seperti TensorFlow.js, Brain.js, dan Synaptic memungkinkan pengembang menerapkan pengetahuan mereka dalam JavaScript untuk pengembangan, pelatihan, dan penerapan model pembelajaran mesin mereka dengan cara yang jauh lebih efisien. JavaScript diterapkan dalam pengembangan pembelajaran mesin karena sejumlah alasan: tumpukan pengembangan terpadu, kemampuan waktu nyata, dan integrasi ekosistem yang lancar. Karena pembelajaran mesin terus berkembang setiap menitnya, JavaScript dan Node.js berada dalam posisi untuk membuat beberapa kegaduhan serius terkait pengembangan aplikasi dan layanan cerdas.

Pos Node JavaScript: Alat untuk Membuat Model Pembelajaran Mesin muncul pertama kali di BacaTulis.

Sumber