Cómo implementar el aprendizaje automático en su aplicación web con TensorFlow.js
Autor original: Abhay Singh Rathore
El aprendizaje automático (ML) ya no es un concepto elevado y distante. Con bibliotecas como TensorFlow.js, los desarrolladores ahora pueden incorporar ML en sus aplicaciones web. Por ejemplo, podría crear un sistema que recomiende anuncios de redes sociales en función de las vistas y búsquedas de un usuario.
Este artículo es su guía para ML con TensorFlow.js. Discutiremos qué es TensorFlow.js, cómo usarlo y cómo implementar un sistema de recomendación simple en su aplicación web.
Introducción a TensorFlow.js
TensorFlow.js es una biblioteca JavaScript desarrollada por Google para entrenar e implementar modelos ML en el navegador y Node.js. Le permite desarrollar modelos ML en JavaScript y usar ML directamente en el navegador o en Node.js.
Con TensorFlow.js, puede crear nuevos modelos ML desde cero o usar modelos previamente entrenados. Su flexibilidad y accesibilidad lo convierten en una opción popular entre los desarrolladores.
Configuración de TensorFlow.js
Para comenzar a usar TensorFlow.js en su aplicación web, debe agregar la siguiente etiqueta de secuencia de comandos a su archivo HTML:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>Crea un sistema de recomendaciones
Ahora, construyamos un sistema de recomendación simple que recomiende anuncios de redes sociales según el comportamiento del usuario.
Paso 1: Define tus datos
Primero, necesitamos datos de entrenamiento. Para este ejemplo, consideremos un escenario simplificado en el que solo observamos los clics anteriores de un usuario en los anuncios y las categorías de esos anuncios.
Nuestros datos de entrada (características) serán las categorías de anuncios en los que el usuario ha hecho clic en el pasado. Nuestros datos de salida (etiquetas) serán las categorías de anuncios en las que el usuario haga clic a continuación.
En el mundo real, puede obtener más datos de varias fuentes, como datos demográficos del usuario, historial de navegación, etc.
Paso 2: preprocesar sus datos
Antes de enviar los datos al modelo, debemos preprocesarlo. TensorFlow.js proporciona utilidades para esto. En nuestro caso, codificaremos nuestros datos categóricos en datos numéricos que nuestro modelo pueda entender.
Paso 3: Definir y entrenar el modelo
A continuación, definiremos nuestro modelo. Usaremos un modelo secuencial, que es una pila de capas donde cada capa tiene un tensor de entrada y un tensor de salida.
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']});Aquí tenemos dos capas. La primera es nuestra capa oculta y la segunda es nuestra capa de salida. La función de activación "softmax" garantiza que nuestro resultado sea una distribución de probabilidad sobre las categorías de anuncios.
A continuación, entrenamos nuestro modelo utilizando los datos preprocesados.
await model.fit(trainFeaturesTensor, trainLabelsTensor, {epochs: 100});Paso 4: Haz una predicción
Una vez que nuestro modelo está entrenado, podemos usarlo para hacer predicciones. Así es como predecimos la siguiente categoría de anuncios para un usuario:
const prediction = model.predict(userFeaturesTensor);Esto nos dará una distribución de probabilidad sobre las categorías de anuncios. Entonces podemos recomendar el anuncio con la mayor probabilidad.
Aplicación práctica: recomendaciones de anuncios en redes sociales
Relacionemos esto con nuestro escenario de recomendación de anuncios en redes sociales.
Por ejemplo, los usuarios a menudo ven y hacen clic en anuncios relacionados con tecnología y dispositivos. Con el tiempo, nuestro modelo aprenderá este patrón. cuando. . . cuando
Cuando un usuario inicia sesión, nuestro modelo recomienda anuncios de estas categorías con mayor probabilidad.
Con TensorFlow.js, todo esto sucede en el navegador del usuario, lo que lo hace más rápido y eficiente.
En resumen, TensorFlow.js proporciona una forma accesible y poderosa de incorporar el aprendizaje automático en sus aplicaciones web. Como hemos visto, incluso con unas pocas líneas de JavaScript, podemos comenzar a hacer recomendaciones de anuncios personalizadas. ¡Feliz codificación!
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Acerca de Qi Wu Troupe
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