Come utilizzare TensorFlow.js per l'intelligenza artificiale?

TensorFlow.js è un’importante libreria di apprendimento automatico (o Machine Learning) che fornisce API per l’elaborazione di modelli di Machine Learning. Questa libreria può essere utilizzata nei browser e su Node.js.

Ecco come usarla per costruire modelli IA:

1. Importazione della libreria TensorFlow.js:
Prima di tutto, bisogna importare la libreria TensorFlow.js. Questo può essere fatto aggiungendo il tag di script nel tuo file HTML se stai lavorando su un’applicazione web o installando il pacchetto npm se stai lavorando su Node.js.

\`\`\` \`\`\` – o - \`\`\` npm install @tensorflow/tfjs \`\`\`

1. Caricare i dati di addestramento:
È necessario caricare i dati che intendi utilizzare per addestrare il tuo modello.

1. Creazione del modello:
Puoi utilizzare l’API di TensorFlow.js per creare un modello. Ecco un esempio per creare un semplice modello di rete neurale:

\`\`\`javascript const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({units: 100, activation: ‘relu’, inputShape: [10]})); model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: ‘linear’})); model.compile({optimizer: ‘sgd’, loss: ‘meanSquaredError’}); \`\`\`

1. Addestramento del modello:
Una volta creato il modello, è possibile addestrarlo utilizzando i dati di addestramento.

\`\`\`javascript model.fit(trainX, trainY, {epochs: 100}); \`\`\`

1. Utilizzare il modello:
Una volta che il modello è stato addestrato, è possibile utilizzarlo per fare previsioni.

\`\`\`javascript const prediction = model.predict(testX); \`\`\`

TensorFlow.js fornisce anche API per il salvataggio e il caricamento di modelli, la regolarizzazione, le funzioni di attivazione personalizzate e molto altro ancora, rendendo possibile l’implementazione di qualsiasi tipo di modello di apprendimento automatico.