O aprendizado de máquina, ao longo dos últimos anos, evoluiu de um campo de nicho para uma parte importante da tecnologia moderna, impulsionando a inovação em setores como finanças, saúde e vários setores de comércio eletrônico.
Tradicionalmente, linguagens como Python e R têm sido as primeiras linguagens no desenvolvimento de qualquer modelo de aprendizado de máquina devido às suas extensas bibliotecas e frameworks. Mas com a evolução Node.js e a ascensão do JavaScript, as coisas estão tomando um rumo mais amplo no desenvolvimento do aprendizado de máquina e agora é possível construir modelos de aprendizado de máquina usando essa linguagem versátil e amplamente utilizada.
Uma visão geral de JavaScript e aprendizado de máquina
JavaScript geralmente pertence ao desenvolvimento web. Mas desde então suas capacidades se expandiram para além do navegador. Node.js é um ambiente que executa JavaScript no lado do servidor. Esse fato torna o Node.js uma ferramenta poderosa para a construção de aplicações escaláveis e de alto desempenho. Este é o último aumento modelos de aprendizado de máquina JavaScript é ainda auxiliado por um conjunto de bibliotecas e estruturas projetadas para funcionar em conjunto com Node.js. Os desenvolvedores podem usar toda a sua experiência existente com JavaScript ao trabalhar em tarefas relacionadas ao aprendizado de máquina.
Bibliotecas principais para aprendizado de máquina em JavaScript
Diversas bibliotecas surgiram para aliviar o fardo do aprendizado de máquina em JavaScript, facilitando assim o trabalho dos desenvolvedores na criação e implantação de modelos. Alguns dos destaques são:
1. TensorFlow.js
TensorFlow.js é uma biblioteca de código aberto do Google que permite aos desenvolvedores criar e treinar modelos para aprendizado de máquina diretamente em um navegador da web ou em um ambiente Node.js. O TensorFlow em sua versão JavaScript é uma das estruturas de aprendizado de máquina mais populares. Basicamente, TensorFlow.js é um conjunto completo de ferramentas para implementar redes neurais, otimizar modelos e realizar inferências. Com o TensorFlow.js, os desenvolvedores podem lidar com cálculos complexos e procedimentos de treinamento para seus modelos usando JavaScript. Torna mais fácil construir modelos de aprendizado de máquina em aplicativos da web. Isso se torna uma vantagem em modelos de aprendizado de máquina em aplicações web.
2. Cérebro.js
Brain.js é uma biblioteca de rede neural clara que roda em JavaScript. Esta interface é muito simples, direta e, portanto, perfeita para desenvolvedores que não têm experiência com aprendizado de máquina. Brain.js oferece suporte a vários tipos de redes neurais, incluindo redes feedforward e redes recorrentes. A API é muito aceitável para treinamento ou modelos de computação. Embora Brain.js não possa ser comparado à complexidade funcional do TensorFlow.js, é uma ótima ferramenta de referência para fins de prototipagem rápida e necessidades educacionais.
3. Sináptico
Synaptic é outra biblioteca de rede neural para JavaScript flexível e fácil de usar. Atualmente, suporta perceptrons multicamadas, redes LSTM, etc. Synaptic foi projetado para ser modular. Isso significa que é fácil construir qualquer tipo de arquitetura de rede neural combinando diferentes componentes. Por ser tão flexível, o Synaptic é uma ótima maneira de experimentar diferentes estruturas de rede e algoritmos de aprendizagem.
Construindo modelos de aprendizado de máquina com Node.js
A construção de modelos de aprendizado de máquina em Node.js envolve uma variedade de atividades que vão desde a preparação de dados até o treinamento do modelo e a implantação. Em um nível superior, a criação de um modelo em Node.js seria assim:
1. Preparação de dados
A coleta e o pré-processamento de dados serão a primeira etapa no desenvolvimento de qualquer modelo de aprendizado de máquina. A preparação de dados trata de como limpar os dados, lidar com valores ausentes e transformar os dados em um formato que pode ser inserido no processo de aprendizagem. No Node.js, você organiza seus dados usando bibliotecas diferentes – por exemplo, csv-parser se quiser ler seus arquivos CSV e node-fetch se quiser fazer sugestões de solicitações de API para buscar dados.
2. Estudo de modelo
Depois de preparar os dados, o próximo passo é treinar o modelo utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Usando uma dessas bibliotecas, TensorFlow.js ou Brain.js, você pode definir a arquitetura do seu modelo, especificar parâmetros de treinamento e treinar o modelo no seu conjunto de dados. Isto significa inserir dados no modelo; em seguida, ajuste os pesos e tendências por meio do spread e itere até que o modelo tenha um bom desempenho.
3. Avaliação da amostra
A avaliação de desempenho é necessária para qualquer modelo de aprendizado de máquina após o treinamento. Envolve testar seu modelo em um conjunto de dados de validação independente que determina a precisão, exatidão, recall e outras métricas de seu modelo. No Node.js, você pode usar a funcionalidade integrada fornecida pelas bibliotecas de aprendizado de máquina para avaliação e visualização.
4. Colocação
Depois que o modelo for treinado e avaliado, você poderá implantá-lo como parte de um aplicativo ou serviço Web. O Node.js facilita muito a integração de modelos de aprendizado de máquina em servidores web e APIs. Isso disponibiliza previsões e insights diretos aos usuários. Por exemplo, o TensorFlow.js permite executar a maioria das tarefas de inferência no navegador ou servidor para proporcionar uma experiência de usuário perfeita.
Benefícios de usar JavaScript em aprendizado de máquina
Usar JavaScript e Node.js para aprendizado de máquina tem as seguintes vantagens:
Uma única pilha de desenvolvimento: O uso de JavaScript, tanto para desenvolver a interface quanto depois, a mantém consistente em toda a pilha de aplicativos. Dessa forma, o desenvolvimento será muito tranquilo e exigirá uma mudança mínima de contexto para diferentes idiomas.
Capacidade em tempo real: JavaScript é adequado para aplicativos em tempo real e Node.js possui uma arquitetura sem bloqueio que executa solicitações simultâneas com eficiência. Assim, isso permite aplicativos de aprendizado de máquina em tempo real que podem fornecer feedback e previsões imediatas.
Integração do ecossistema: O enorme ecossistema do JavaScript e a capacidade de funcionar bem com outras tecnologias populares da Web facilitam a integração de modelos de aprendizado de máquina em aplicativos existentes. Dessa forma, os desenvolvedores podem usar diversas ferramentas e estruturas para ampliar suas soluções de aprendizado de máquina.
Conclusão
O JavaScript Node.js tornou-se mais utilizável como uma ferramenta para construir modelos de aprendizado de máquina. Bibliotecas como TensorFlow.js, Brain.js e Synaptic permitem que os desenvolvedores usem seu conhecimento de JavaScript de maneira mais eficaz para desenvolver, treinar e implantar seus modelos de aprendizado de máquina. JavaScript é usado no desenvolvimento de aprendizado de máquina por vários motivos: sua pilha de desenvolvimento unificada, recursos em tempo real e integração perfeita do ecossistema. À medida que o aprendizado de máquina evolui a cada minuto, JavaScript e Node.js podem fazer barulho quando se trata de desenvolver aplicativos e serviços inteligentes.
A postagem JavaScript: uma ferramenta para construir modelos de aprendizado de máquina apareceu pela primeira vez no ReadWrite.
