Cara menggunakan Machine Learning di web dengan TensorFlow.js

Diposkan oleh Andelz February 22, 2023 Post a Comment

Machine Learning telah menjadi topik yang semakin populer dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu platform populer untuk membangun dan melatih model Machine Learning adalah TensorFlow, yang dikembangkan oleh Google. TensorFlow.js adalah versi TensorFlow yang diporting ke JavaScript, memungkinkan kita untuk membangun model Machine Learning dan menjalankannya di browser. Artikel ini akan membahas cara menggunakan TensorFlow.js untuk membangun model Machine Learning dan menerapkannya di web.

Apa itu TensorFlow.js?

TensorFlow.js adalah versi TensorFlow yang diporting ke JavaScript, memungkinkan kita untuk membangun model Machine Learning dan menjalankannya di browser. Ini berarti bahwa kita dapat membangun model Machine Learning menggunakan JavaScript, dan kemudian mengintegrasikannya ke dalam situs web atau aplikasi web yang kita buat. TensorFlow.js mendukung banyak jenis model Machine Learning, termasuk model pengenalan gambar, model pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.

Langkah-langkah untuk menggunakan TensorFlow.js di web

Berikut adalah langkah-langkah umum yang dapat diikuti untuk menggunakan TensorFlow.js di web:

1. Install TensorFlow.js

Pertama, kita harus menginstal TensorFlow.js. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan npm (Node Package Manager). Berikut adalah perintah untuk menginstal TensorFlow.js:

java
npm install @tensorflow/tfjs

2. Bangun model Machine Learning

Setelah TensorFlow.js terinstal, kita dapat mulai membangun model Machine Learning. Ada beberapa jenis model Machine Learning yang didukung oleh TensorFlow.js, termasuk model pengenalan gambar, model pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi. Kita dapat memilih jenis model yang sesuai dengan kebutuhan kita dan mulai membangunnya.

3. Latih model Machine Learning

Setelah model Machine Learning dibangun, kita harus melatihnya. Ini melibatkan memberikan model sejumlah data untuk dipelajari. Dalam kasus model pengenalan gambar, ini mungkin berupa serangkaian gambar dengan label yang tepat. Dalam kasus model pemrosesan bahasa alami, ini mungkin berupa serangkaian teks dengan label yang tepat. TensorFlow.js menyediakan fungsi-fungsi untuk memuat data dan melatih model Machine Learning.

4. Uji model Machine Learning

Setelah model Machine Learning dilatih, kita harus mengujinya. Ini melibatkan memberikan model sejumlah data baru dan melihat seberapa baik model dapat memprediksi hasil yang tepat. TensorFlow.js menyediakan fungsi-fungsi untuk menguji model Machine Learning.

5. Terapkan model Machine Learning di web

Setelah model Machine Learning siap, kita dapat mengintegrasikannya ke dalam situs web atau aplikasi web kita. TensorFlow.js menyediakan fungsi-fungsi untuk memuat model Machine Learning dan menjalankannya di browser. Ini memungkinkan kita untuk membuat situs web atau aplikasi web yang lebih interaktif dan responsif.

Keuntungan menggunakan TensorFlow.js di web

Ada beberapa keuntungan dalam menggunakan TensorFlow.js di web:

1. Tidak memerlukan infrastruktur khusus

Ketika menggunakan TensorFlow.js, kita tidak perlu membangun infrastruktur khusus untuk menjalankan model Machine Learning. Kita dapat menjalankan model Machine Learning di browser dengan hanya menggunakan perangkat keras yang ada di komputer atau perangkat seluler. Ini memudahkan pengembangan dan penggunaan model Machine Learning di web.

2. Responsif dan interaktif

Dengan TensorFlow.js, kita dapat membuat situs web atau aplikasi web yang lebih responsif dan interaktif. Kita dapat menggunakan model Machine Learning untuk memprediksi input pengguna dan memberikan respons yang sesuai. Ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan keterlibatan dengan situs web atau aplikasi web kita.

3. Meningkatkan keamanan dan privasi

Ketika menggunakan TensorFlow.js, data pengguna tidak perlu dikirim ke server untuk memprosesnya. Semua pemrosesan dilakukan di browser. Ini dapat meningkatkan keamanan dan privasi data pengguna.

Contoh penggunaan TensorFlow.js di web

Berikut adalah contoh sederhana penggunaan TensorFlow.js di web untuk memprediksi jenis bunga:

php
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>TensorFlow.js Example</title>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.12.0/dist/tf.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/knn-classifier@2.1.0/dist/knn-classifier.min.js"></script>
</head>
<body>
  <div>
    <label for="input-sepal-length">Sepal Length:</label>
    <input id="input-sepal-length" type="number">
  </div>
  <div>
    <label for="input-sepal-width">Sepal Width:</label>
    <input id="input-sepal-width" type="number">
  </div>
  <div>
    <label for="input-petal-length">Petal Length:</label>
    <input id="input-petal-length" type="number">
  </div>
  <div>
    <label for="input-petal-width">Petal Width:</label>
    <input id="input-petal-width" type="number">
  </div>
  <button id="predict-button">Predict</button>
  <p id="prediction"></p>

  <script>
    async function run() {
      // Load iris dataset
      const dataset = await tf.data.csv('https://storage.googleapis.com/tfjs-tutorials/iris.csv');
      const numOfFeatures = (await dataset.columnNames()).length - 1;
      
      // Convert data to suitable format
      const convertedData = dataset
        .map(({xs, ys}) => {
          const rawFeatures = Object.values(xs);
          const rawLabel = Object.values(ys);
          const features = tf.tensor1d(rawFeatures).slice([0], numOfFeatures);
          const label = tf.tensor1d(rawLabel).argMax();
          return {features, label};
        })
        .batch(10);
      
      // Train the model
      const knn = knnClassifier.create();
      await convertedData.forEachAsync(({features, label}) => {
        knn.addExample(features, label);
      });
      
      // Predict the flower type based on user input
      const sepalLength = document.getElementById('input-sepal-length').value;
      const sepalWidth = document.getElementById('input-sepal-width').value;
      const petalLength = document.getElementById('input-petal-length').value;
      const petalWidth = document.getElementById('input-petal-width').value;
      const prediction = knn.predictClass(tf.tensor1d([sepalLength, se

Guru PNS