TensorFlow.js est une bibliothèque JavaScript pour l’entraînement et le déploiement des modèles de machine learning (ou apprentissage automatique) dans le navigateur et sur Node.js. Voici un guide étape par étape sur la façon de commencer à utiliser TensorFlow.js pour l’Intelligence Artificielle.
1. Installation:
Tout d’abord, vous devez installer TensorFlow.js dans votre environnement de développement. Dans un navigateur, vous pouvez simplement ajouter un lien vers le script TensorFlow.js dans votre fichier HTML. Dans Node.js, vous pouvez l’installer via npm en utilisant la commande suivante: \`\`\` npm install @tensorflow/tfjs \`\`\`1. Importer TensorFlow.js:
Ensuite, vous devez importer TensorFlow.js dans votre code. Dans un navigateur, cela se fait automatiquement lorsque vous ajoutez le lien vers le script. Dans Node.js, vous pouvez le faire en ajoutant la ligne suivante en haut de votre fichier .js : \`\`\`javascript const tf = require(‘@tensorflow/tfjs’); \`\`\`1. Préparation des données:
Avant de pouvoir entraîner un modèle, vous devez préparer vos données. Cela peut impliquer de les nettoyer, de les normaliser, de les mélanger, et de les diviser en un ensemble d’apprentissage et de validation. TensorFlow.js fournit plusieurs méthodes utiles pour manipuler les données, y compris la création de tenseurs, la conversion de types de données et la manipulation de formes.1. Définir un modèle:
TensorFlow.js propose deux API pour définir un modèle : La première, appelée l’API des couches (Layers API), vous permet de construire des modèles avec une approche haut niveau et plus déclarative. La seconde, appelée l’API bas niveau ou Core API, vous permet de construire des modèles avec une approche plus bas niveau et plus flexible.1. Entraîner un modèle:
Une fois que vous disposez d’un modèle et de données, vous pouvez entraîner le modèle en utilisant la méthode `fit()`. Cette méthode prend en entrée vos données d’entraînement et leurs étiquettes correspondantes, et modifie les poids du modèle de manière à minimiser la différence entre les prédictions du modèle et les étiquettes réelles.1. Utiliser un modèle:
Après l’entraînement, vous pouvez utiliser le modèle pour faire des prédictions sur de nouvelles données en utilisant la méthode `predict()`. Cette méthode prend en entrée des données et renvoie les prédictions du modèle.1. Enregistrer et recharger un modèle:
TensorFlow.js fournit des méthodes pour enregistrer et recharger un modèle, ce qui vous permet de conserver votre travail entre les sessions et de partager vos modèles avec d’autres personnes.N’oubliez pas que TensorFlow.js dispose d’une documentation complète et de guides de démarrage rapide pour vous aider à commencer à travailler avec la bibliothèque. Il dispose également d’une communauté active et en croissance qui peut être une excellente ressource pour obtenir de l’aide et des conseils.
