TL;DR:
. TL;DR: используйте Tensorflow.js для реализации классификации K-ближайших соседей с возможностью машинного обучения в браузере или Node.js. Найдите K ближайших точек данных из обучающего набора, а затем классифицируйте новые точки данных на их основе. Подпишитесь на информационный бюллетень Towards AI, чтобы быть в курсе новостей, исследований и проектов в области ИИ. Подумайте о спонсорстве, если вы создаете стартап, продукт или услугу в области ИИ.
Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
Классификация KNN (K-Nearest Neighbours) — это широко используемый алгоритм машинного обучения с учителем для задач классификации. В этом сообщении блога я покажу, как реализовать классификацию K-ближайших соседей с помощью Tensorflow.js, библиотеки с открытым исходным кодом для машинного обучения, которая может работать в браузере или на Node.js. TensorFlow.js позволяет веб-разработчикам создавать и обучать модели машинного обучения непосредственно в JavaScript и использовать их в веб-приложениях. Библиотека построена на основе TensorFlow, популярной среды машинного обучения, разработанной Google. Основная идея классификации KNN состоит в том, чтобы найти K ближайших точек данных в обучающем наборе и присвоить им метку на основе их близости к точке запроса. Чтобы реализовать KNN в TensorFlow.js, сначала необходимо настроить модель. Для этого вам нужно будет определить параметры модели, такие как количество соседей и мера расстояния. Затем вам нужно определить входы и выходы модели. Наконец, вам нужно будет скомпилировать модель и обучить ее на ваших данных. После того, как модель обучена, вы можете использовать ее для прогнозирования. Последнее обновление: 21 марта 2023 г., редакционная группа, классификация KNN. В статье представлен подробный обзор того, как реализовать классификацию KNN с помощью TensorFlow.js. Это простая в использовании и мощная библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать для создания и обучения моделей машинного обучения непосредственно в JavaScript. Классификация KNN — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать для задач классификации. С помощью TensorFlow.js веб-разработчики могут создавать и развертывать мощные модели машинного обучения с минимальными усилиями. Эта статья — отличная отправная точка для тех, кто заинтересован в использовании TensorFlow.js для проектов машинного обучения.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
