Bagaimana cara menggunakan Nodejs untuk pembelajaran mesin? Pengantar Tensorflow.js

Ringkasan:

Dalam dunia kemajuan digital saat ini, orang ingin mengintegrasikan alat dan teknologi baru ke dalam usaha online mereka. Pengembang, pakar, dan bisnis berupaya menantang inovasi dengan menggabungkannya menjadi solusi untuk menjadikannya unik. Salah satu kombinasi tersebut adalah Nodejs & Tensorflowjs yang menerapkan aplikasinya secara tidak sengaja dengan kemajuan pembelajaran mesin. Mari kita lihat cara kerja perpustakaan javascript ini.

Javascript tidak hanya tentang membuat aplikasi web. Kemajuan juga mencakup kerangka Javascript dan kode Javascript yang memiliki banyak aplikasi selain web. Mereka mahir dalam menerapkan sistem seluler, desktop, pengembangan backend, dan sistem tertanam. 

Para pengembang baru-baru ini berupaya menggabungkan kerangka kerja Javascript dan Machine Learning (ML) untuk menerapkan aplikasi yang sukses. Dengan bantuan Nodejs, JS dapat menjalankan berbagai model dan konsep ML. 

Apa itu Nodej? 

Banyak dari Anda yang masih bingung apakah Nodejs itu tech stack frontend atau backend. Jawabannya sangat sederhana, Nodejs menyediakan layanan backend. 

Nodejs adalah lingkungan runtime sumber terbuka yang digabungkan dengan mesin Javascript V8. Kemajuan ini berjalan lancar di macOS, Linux, Windows, dan sistem lainnya. Layanan backend ditulis dalam C++ dan beroperasi secara independen dari lingkungan browser. Mesin V8 mempercepat proses eksekusi dan memungkinkan siklus hidup pengembangan berhasil dalam waktu singkat. 

Dengan demikian, teknologi Nodejs digunakan untuk membangun layanan backend namun lebih mudah diintegrasikan dengan layanan frontend. Hal ini membuat aplikasi dapat diskalakan dan konsisten untuk dunia digital.

Mengapa menggunakan Nodejs?

Nodejs dikenal dan beradaptasi dengan baik secara global karena membantu pengembangan aplikasi kecil dan besar. Contoh terbaik kesuksesan Nodejs di dunia digital adalah Netflix. 

Aplikasi film adalah platform terukur yang bekerja cepat dan memberikan pengalaman pengguna terbaik. Nodejs memungkinkan konfigurasi yang berdampak dan fitur-fitur canggih untuk menjadikan usaha online Anda bisnis digital yang unggul dalam waktu singkat. 

Beberapa Manfaat Inti Nodejs

• Ini menyediakan lingkungan javascript berkinerja tinggi dan multitasking yang menciptakan aplikasi secepat kilat.
• Ini adalah kemajuan yang sangat terukur yang memungkinkan aplikasi untuk tumbuh secara horizontal (dengan node tambahan di sistem yang ada) dan secara vertikal (dengan sumber daya tambahan ke node tunggal).
• Mudah dipelajari karena dibangun di atas platform Javascript.
• Ini memiliki komunitas besar untuk didukung dan pendekatan hemat biaya terhadap siklus hidup pengembangan aplikasi.
• Nodejs mengurangi waktu pemuatan menggunakan caching.

Apa itu Tensorflowjs?

Tensorflow.js adalah pustaka Javascript baru dan populer yang digunakan pengembang untuk menghadirkan pembelajaran mendalam ke dalam aplikasi mereka. Mereka dapat dengan mudah mendefinisikan, melatih, dan menjalankan pembelajaran mesin menggunakan API perpustakaan tingkat tertinggi.

Karena ini adalah model terlatih, pengembang menjadi sangat mudah untuk melakukan tugas kompleks seperti pengenalan visual, pembuatan musik, dan deteksi pose manusia dengan mengkodekan beberapa baris secara efisien dalam Javascript. 

Ini adalah perpustakaan frontend untuk browser web, dan sebagai kemajuan terkini, komunitas juga menambahkan dukungan eksperimental untuk Nodejs. Jadi, penggabungan Tensorflow.js dengan Nodejs memungkinkan seseorang mengakses backend JS tanpa menggunakan Python. 

Manfaat Menggunakan Tensorflow.js Dengan Node.js

Pertama, kedua perpustakaan tersebut dibangun menggunakan Javascript, sehingga sangat mudah untuk digunakan. Pengembang dapat menulis kode pembelajaran mesin menggunakan kemajuan dan menciptakan solusi yang lancar dengan cepat. Mereka dapat melatih perangkat lunak Javascript yang ada menjadi model yang telah terlatih dan menarik secara visual. Teknologi ini memungkinkan model pembelajaran mesin mudah diterapkan ke cloud, sehingga dapat diakses dari mana saja.

Bagaimana cara menginstal Tensorflow di Nodejs?

Untuk menginstal dan menyiapkan TensorFlow.js di Node.js, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut: 

1. Instal Node.js di mesin Anda jika belum diinstal. 
2. Buka terminal atau command prompt dan buat proyek Node.js baru dengan menjalankan perintah berikut.

mkdir proyek-tensorflow saya

cd proyek-tensorflow-saya

npm init -y

1. Instal TensorFlow.js dan dependensinya dengan menjalankan perintah berikut.

npm instal @tensorflow/tfjs-node

Ini akan menginstal TensorFlow.js untuk Node.js beserta dependensi yang diperlukan.

1. Buat file JavaScript baru, misalnya 'app.js', dan impor TensorFlow.js dengan menambahkan kode berikut di atas.

const tf = memerlukan('@tensorflow/tfjs-node');

1. Anda sekarang dapat mulai menggunakan TensorFlow.js di proyek Node.js Anda. Misalnya, Anda dapat membuat model TensorFlow.js sederhana dengan menambahkan kode berikut ke 'app.js'.

const model = tf.sequential();

model.add(tf.layers.dense({ unit: 1, inputShape: [1] }));

model.kompilasi({ kerugian: 'meanSquaredError', pengoptimal: 'sgd' });

Ini menciptakan jaringan saraf sederhana dengan satu simpul masukan dan satu simpul keluaran.

1. Anda sekarang dapat menjalankan aplikasi Node.js dengan menjalankan perintah berikut.

simpul app.js

Ini akan memulai aplikasi Node.js Anda dan menjalankan model TensorFlow.js.

Dengan demikian, Anda dapat dengan mudah mengembangkan solusi pembelajaran mesin dengan kedua kemajuan tersebut.

Bagaimana cara melatih dan menguji solusi pembelajaran mesin dengan Nodejs?

Untuk membangun model pembelajaran mesin dengan TensorFlow.js, Anda perlu menentukan arsitektur model, yang mencakup penentuan jumlah lapisan dan node di setiap lapisan. Setelah arsitektur ditentukan, Anda dapat mengkompilasi model dengan menentukan fungsi kerugian, pengoptimal, dan metrik. 

Terakhir, Anda dapat melatih model menggunakan data pelatihan Anda. Berikut ini contoh pembuatan model pembelajaran mesin sederhana menggunakan TensorFlow.js di lingkungan Node.js.

const model = tf.sequential(); 

model.add(tf.layers.dense({ unit: 1, inputShape: [1] })); 

model.kompilasi({ kerugian: 'meanSquaredError', pengoptimal: 'sgd' }); 

const data pelatihan = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]); 

const outputData = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

model.fit(data pelatihan,Data keluaran, { zaman: 10 })

    .lalu(() => {

        const testData = tf.tensor2d([5], [1, 1]);

        prediksi const = model.predict(testData);

        prediksi.cetak();

    });

Aplikasi yang sukses dikembangkan melalui kemitraan dengan tim atau pengembang yang berpengalaman. Anda harus membuat pilihan yang tepat ketika merekrut otak teknis.

Pilih perusahaan pengembangan Nodejs Anda dengan bijak!

Saat mendekati ide Anda, Anda akan mempelajari berbagai perusahaan pengembangan Nodejs. Untuk memilih mitra yang cocok sebagai mitra pengembangan perangkat lunak, Anda harus menguji kemampuannya dengan Nodejs, pembelajaran mesin, dan tensorflow.js.

Perusahaan pengembang Nodejs atau pengembang Nodejs harus mengetahui keberadaan Javascript, dengan pengetahuan pengkodean yang tepat dan integrasi penting lainnya yang diperlukan untuk menerapkan aplikasi ML yang sukses. Jadi, pilihlah milik Anda Perusahaan pengembangan Nodejs dengan bijak setelah mewawancarai pengembang atau tim secara menyeluruh untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Sebagai catatan penutup!

Pemrogram JavaScript sekarang dapat menggunakan pembelajaran mendalam berkat TensorFlow.js. Pustaka TensorFlow.js memudahkan penambahan tugas pembelajaran mesin yang rumit ke aplikasi JavaScript dengan sedikit usaha dan kode menggunakan model terlatih.

TensorFlow.js awalnya diluncurkan sebagai perpustakaan berbasis browser; TensorFlow.js baru-baru ini ditingkatkan untuk beroperasi dengan Node.js; namun, tidak semua alat dan utilitas kini mendukung runtime baru. 

Terus berkembang bersama dunia digital dan teknologinya untuk unggul di dunia usaha online. Saat ini, terdapat ruang bagi setiap bisnis untuk berkembang secara digital dengan ide cemerlang dan teknologi yang terus diperbarui. Cobalah integrasi baru dan sukses di dunia digital, berikan pesaing Anda pengalaman mutakhir.