Оглавление
Когда я впервые решил написать нейронную сеть на JavaScript, мне казалось, что это будет не самая очевидная задача. Обычно мы ассоциируем машинное обучение с языками вроде Python, который славится своим экосистемой и библиотеками для ML. Но как frontend-разработчику с опытом в JavaScript, мне было интересно посмотреть, насколько этот язык справляется с задачами машинного обучения. Вот мой путь, опыт, и мысли о том, кому стоит попробовать повторить этот эксперимент.
Почему я решил использовать JavaScript?
Для меня всё началось с чистого любопытства. Я хотел изучить основы машинного обучения (ML) и понять, как работает нейросеть на практике. Python был бы очевидным выбором благодаря библиотекам вроде TensorFlow и PyTorch, но я решил пойти другим путём. Почему? Во-первых, я знал JavaScript гораздо лучше, и мне было проще начать именно с него. Во-вторых, мне хотелось проверить, насколько этот язык может справиться с реальными задачами ML, и что предлагают такие инструменты, как TensorFlow.js.
Начало: TensorFlow.js и моя первая нейронка
Для первого шага я выбрал TensorFlow.js — библиотеку, которая позволяет запускать модели машинного обучения прямо в браузере. Она хорошо интегрируется с JavaScript и предоставляет те же возможности, что и её более известный «старший брат» на Python. Моя цель была проста: создать простую нейронную сеть для классификации данных.
Задача: Предсказание класса по простым числовым данным
Предположим, у нас есть набор данных, где каждое наблюдение — это массив чисел, и мы хотим, чтобы нейросеть классифицировала их на несколько классов. Мы создадим простую нейронную сеть, которая будет состоять из нескольких полносвязных слоев, и обучим её на таких данных.
Шаг 1: Установка TensorFlow.js
Для начала нужно установить библиотеку TensorFlow.js. Если ты используешь Node.js:
npm install @tensorflow/tfjs
Если ты работаешь прямо в браузере, просто подключи скрипт:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>Шаг 2: Подготовка данных
Предположим, у нас есть данные для классификации с двумя признаками (фичами). Например, каждый объект описан двумя числами, и мы хотим классифицировать их в три разных класса.
const trainingData = {
inputs: [
[0.1, 0.2], // class 0
[0.2, 0.3], // class 0
[0.4, 0.6], // class 1
[0.6, 0.5], // class 1
[0.9, 0.7], // class 2
[0.8, 0.9] // class 2
],
labels: [
[1, 0, 0], // class 0 (one-hot encoding)
[1, 0, 0], // class 0
[0, 1, 0], // class 1
[0, 1, 0], // class 1
[0, 0, 1], // class 2
[0, 0, 1] // class 2
]
};
Что здесь происходит:
— Мы создаем inputs — это наши обучающие данные, где каждый элемент массива представляет два признака (например, рост и вес).
— labels — это классы, к которым относится каждый набор признаков. Используем one-hot encoding, где каждый класс представлен как массив с одним «1» и двумя «0». Например, [1, 0, 0] для класса 0, [0, 1, 0] для класса 1 и так далее.
Шаг 3: Создание модели нейронной сети
Теперь создадим простую нейронную сеть с использованием TensorFlow.js.
const model = tf.sequential(); // Создаем последовательную модель
// Добавляем первый полносвязный слой с 16 нейронами, функцией активации ReLU и входной формой [2] (два признака).
model.add(tf.layers.dense({ units: 16, activation: 'relu', inputShape: [2] }));
// Добавляем еще один скрытый слой с 8 нейронами и ReLU.
model.add(tf.layers.dense({ units: 8, activation: 'relu' }));
// Выходной слой с тремя нейронами (по одному на каждый класс) и softmax для классификации.
model.add(tf.layers.dense({ units: 3, activation: 'softmax' }));
// Компилируем модель: используем оптимизатор Adam и функцию потерь categoricalCrossentropy.
model.compile({
optimizer: 'adam',
loss: 'categoricalCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});Что здесь происходит:
Создание модели: Мы создаем модель с помощью tf.sequential(). Это означает, что наша модель будет состоять из слоев, расположенных один за другим.
Первый слой: tf.layers.dense — это полносвязный (dense) слой. Мы задаем 16 нейронов в этом слое и используем функцию активации ReLU (relu). Форма входных данных — [2], так как у нас два признака.
Второй слой: Этот слой также полносвязный, но с 8 нейронами.
Выходной слой: В этом слое у нас три нейрона (так как три класса). Функция активации softmax используется для того, чтобы результат был вероятностями принадлежности к каждому из классов.
Компиляция модели: Мы выбираем оптимизатор Adam и функцию потерь categoricalCrossentropy для многоклассовой классификации. В метриках указываем accuracy (точность), чтобы отслеживать, как хорошо модель обучается.
Шаг 4: Подготовка данных к обучению
TensorFlow.js работает с объектами tf.tensor, так что нужно преобразовать наши данные в тензоры:
const xs = tf.tensor2d(trainingData.inputs); // Преобразуем входные данные в тензор
const ys = tf.tensor2d(trainingData.labels); // Преобразуем метки в тензор
Шаг 5: Обучение модели
Теперь мы можем обучить нашу нейронную сеть. Поскольку данных немного, мы установим количество эпох небольшим — например, 100.
model.fit(xs, ys, {
epochs: 100, // Количество эпох (итераций обучения)
shuffle: true // Перемешиваем данные для лучшего обучения
}).then((history) => {
console.log('Model trained!');
});
Что здесь происходит:
— model.fit() — это функция, которая обучает модель. Мы передаем ей входные и выходные данные (тензоры xs и ys), а также указываем количество эпох и параметры обучения.
— epochs: 100 означает, что сеть пройдет через данные 100 раз.
— shuffle: true помогает модели лучше обучаться, так как данные будут перемешиваться перед каждой эпохой.
Шаг 6: Использование модели для предсказаний
После того как модель обучена, мы можем использовать её для предсказания классов для новых данных:
const testInput = tf.tensor2d([[0.3, 0.4]]); // Новый набор данных для предсказания
model.predict(testInput).print(); // Выводим результат предсказания
Что здесь происходит:
— Мы создаем новый тензор testInput, содержащий данные для предсказания (например, [0.3, 0.4]).
— model.predict() возвращает тензор с вероятностями принадлежности к каждому классу. Например, [0.8, 0.1, 0.1] означает, что сеть предсказывает с вероятностью 80%, что это класс 0.
Шаг 7: Сохранение модели
Если тебе нужно сохранить модель, чтобы потом её использовать, можно сделать так:
model.save('localstorage://my-model'); // Сохраняем модель в локальное хранилище браузера
Что здесь происходит:
— Модель можно сохранить в локальном хранилище браузера, чтобы использовать её позже без повторного обучения.
Кому это может быть полезно?
На основании своего опыта могу сказать, что написание нейронных сетей на JavaScript имеет свои плюсы и минусы. Вот кому и в каких случаях стоит попробовать ML на JS:
Frontend-разработчикам. Если вы уже занимаетесь frontend-разработкой и хотите расширить свои знания в сторону машинного обучения, TensorFlow.js — это отличная возможность. Вы можете разрабатывать и тестировать модели прямо в браузере, без необходимости осваивать новый язык программирования.
Тем, кто хочет встроить ML в веб-приложения. TensorFlow.js хорош для интеграции нейросетей в браузерные приложения. Если у вас есть задача, которая требует предсказания на клиентской стороне — например, обработка изображений или текстов — JavaScript станет хорошим выбором.
Тем, кто только начинает с машинным обучением. Использование знакомого языка может сделать обучение ML менее пугающим. Вы сможете сконцентрироваться на теоретических аспектах нейросетей, не тратя время на изучение синтаксиса нового языка.
Реалтайм-приложениям. Если вы хотите использовать машинное обучение для задач, которые требуют мгновенной обработки данных на клиенте — например, игры, интерактивные инструменты, — JavaScript с TensorFlow.js идеально подойдут.
Кому это может не подойти?
Однако, стоит понимать, что нейронные сети на JavaScript не всегда являются лучшим решением. Если ваша задача требует серьезных вычислительных мощностей и огромных объемов данных, JavaScript вряд ли справится с такой нагрузкой так же эффективно, как Python с его богатыми возможностями оптимизации и мощными библиотеками. В таких случаях лучше использовать традиционные инструменты для ML.
Заключение
Мы рассмотрели, как с помощью JavaScript и TensorFlow.js можно создать простую нейронную сеть для задачи классификации. На практике, использовать JavaScript для таких задач удобно, если вы хотите интегрировать ML непосредственно в веб-приложения. Этот подход может быть полезен фронтенд-разработчикам и тем, кто хочет внедрять машинное обучение в браузер.
Хотя JavaScript вряд ли заменит Python для более сложных и ресурсоёмких задач в ML, для небольших и средних проектов это отличный способ учиться и создавать полезные модели прямо в браузере.
Комментарии: