如何使用TensorFlow.js在Web应用中实现机器学习
机器学习（ML）不再是一个崇高的，无法到达的概念。使用TensorFlow.js之类的库，开发人员现在可以将ML合并到其Web应用程序中。例如，您可以创建一个系统，该系统根据用户的视图和搜索推荐社交媒体广告。
这篇文章是您使用TensorFlow.js实现ML的指南。我们将讨论什么是TensorFlow.js，如何使用它以及如何在Web应用程序中实现一个简单的推荐系统。
TensorFlow.js简介
Tensorflow.js是由Google开发的JavaScript库，用于培训和部署ML模型，并在Node.js上进行培训和部署ML模型。它允许您在JavaScript中开发ML模型，并直接在浏览器或Node.js。
中使用ML。使用TensorFlow.js，您可以从头开始创建新的ML模型，也可以使用预训练的型号。它的灵活性和可访问性使其成为开发人员的流行选择。
设置TensorFlow.js
要开始在Web应用中使用TensorFlow.js，您需要将以下脚本标签添加到HTML文件：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.10.0/dist/tf.min.js"></script>
建立推荐系统
现在，让我们构建一个简单的推荐系统，该系统根据用户行为建议社交媒体广告。
步骤1：定义数据
首先，我们需要培训数据。对于此示例，让我们考虑一个简化的方案，其中我们只查看用户过去的广告点击和这些广告的类别。
我们的输入数据（功能）将是用户过去单击的广告类别。我们的输出数据（标签）将是用户单击下一步的广告类别。
在现实世界中，您可能会获得更多来自各种来源的数据，例如用户人口统计，浏览历史等等。
步骤2：预处理数据
在将数据提供给模型之前，我们需要对其进行预处理。 TensorFlow.js为此提供实用程序。在我们的情况下，我们将分类数据将其分类为模型可以理解的数值数据。
步骤3：定义和训练模型
接下来，我们将定义我们的模型。我们将使用一个顺序模型，该模型是一堆层，每层都具有一个输入张量和一个输出张量。
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, inputShape: [numOfCategories]}));
model.add(tf.layers.dense({units: numOfCategories, activation: 'softmax'}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});
在这里，我们有两层。第一个是我们的隐藏层，第二个是我们的输出层。 “ SoftMax”激活函数可确保我们的输出是广告类别的概率分布。
接下来，我们使用预处理数据训练我们的模型。
await model.fit(trainFeaturesTensor, trainLabelsTensor, {epochs: 100});
步骤4：做出预测
一旦训练了模型，我们就可以使用它来做出预测。这是我们预测用户下一个广告类别的方式：
const prediction = model.predict(userFeaturesTensor);
这将使我们对广告类别的概率分布。然后，我们可以推荐具有最高概率的广告。
现实世界应用：社交媒体广告建议
让我们将其与我们的社交媒体广告推荐方案联系起来。
说，用户经常查看并单击与技术和小工具有关的广告。随着时间的流逝，我们的模型将学习这种模式。当
用户登录，我们的模型会推荐这些类别的广告，概率更高。
使用TensorFlow.js，所有这些都会在用户的浏览器中发生，这使其更快，更有效。
总而言之，TensorFlow.js提供了一种将机器学习纳入您的Web应用程序的可访问且有力的方法。如我们所见，即使有几行JavaScript，我们也可以开始提出个性化的广告建议。愉快的编码！
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