Как разработчик, заинтересованный в изучении машинного обучения, я решил углубиться в эту тему и посмотреть, чему я могу научиться. Изучив доступные библиотеки и фреймворки, я решил использовать brain.js в качестве библиотеки машинного обучения, а NestJS — в качестве фреймворка для веб-разработки.

brain.js — это библиотека, предоставляющая нейронные сети для JavaScript. Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, который можно использовать для таких задач, как классификация, регрессия и прогнозирование.

Первым шагом было обучение нейронной сети на некоторых выборочных данных. В этом случае я использовал набор отзывов клиентов о продукте, где каждый отзыв был помечен как положительный или отрицательный. Я использовал сеть brain.recurrent.LSTM, особый тип модели рекуррентной нейронной сети (RNN) в библиотеке brain.js. RNN — это тип нейронной сети, который хорошо подходит для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или данные на естественном языке.

В дополнение к brain.recurrent.LSTM, brain.js предоставляет несколько других типов моделей нейронных сетей для различных вариантов использования, в том числе:

  • Нейронные сети с прямой связью (brain.NeuralNetwork): это простые многоуровневые нейронные сети, которые обычно используются для задач распознавания образов и классификации.
  • Рекуррентные нейронные сети (brain.recurrent.RNN): это RNN более общего назначения, которые можно использовать для широкого круга задач последовательной обработки данных.
  • Самоорганизующиеся карты (brain.SOM): это неконтролируемые нейронные сети, которые можно использовать для задач кластеризации и визуализации.
  • Сети Хопфилда (brain.Hopfield): это сети ассоциативной памяти, которые можно использовать для завершения шаблонов и задач исправления ошибок.

Каждый тип нейросетевой модели имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор модели будет зависеть от конкретной решаемой задачи и характеристик используемых данных.

Чтобы объяснить, как обучается нейронная сеть, мы можем начать с рассмотрения ее базовой структуры. Нейронная сеть состоит из трех основных частей: входного слоя, выходного слоя и одного или нескольких скрытых слоев между ними.

Входной слой получает входные данные, которые могут быть чем угодно, от изображения до набора показаний датчика. Выходной слой создает прогноз или выходные данные, такие как метка классификации или числовое значение. Скрытые слои выполняют основную часть вычислений в сети.

Каждый нейрон в нейронной сети принимает один или несколько входных данных, умножает каждый вход на вес, добавляет член смещения и применяет функцию активации для получения выходных данных. Выходы нейронов одного слоя используются в качестве входов для нейронов следующего слоя, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут выходной слой.

В процессе обучения веса и смещения связей между нейронами в сети корректируются на основе ошибки между прогнозируемым выходом и фактическим выходом. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму ошибку обучающих данных, найдя оптимальный набор весов и смещений. Это делается с помощью итеративного процесса, называемого обратным распространением.

После того, как сеть была обучена на наборе данных, ее можно использовать для прогнозирования новых, невидимых данных. Количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое — это гиперпараметры, которые необходимо тщательно выбирать для достижения хорошей производительности. Выбор слишком большого количества скрытых слоев или нейронов может привести к переоснащению, а слишком малое — к недостаточному.

После обучения сети я создал конечную точку REST API, которая позволяла пользователям отправлять отзывы и получать результаты анализа настроений. Конечная точка использовала обученную нейронную сеть для классификации отзыва как положительного или отрицательного.

Нейронная сеть смогла точно классифицировать отзывы с высокой степенью точности, продемонстрировав мощь и потенциал машинного обучения в реальных приложениях.

Вот пример службы анализа настроений, которую я разработал с помощью Brain.js с NestJS, которая классифицирует текст как положительный или отрицательный:

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import * as brain from 'brain.js';

@Injectable()
export class SentimentAnalysisService {
  private readonly net: brain.recurrent.LSTM;

  constructor() {
    this.net = new brain.recurrent.LSTM();

    // Train the network with some sample data
    const trainingData = [
      { input: 'I love this movie', output: 'positive' },
      { input: 'This restaurant has great food', output: 'positive' },
      { input: 'I hate doing chores', output: 'negative' },
      { input: 'I had a terrible experience at that hotel', output: 'negative' },
    ];

    this.net.train(trainingData, {
      iterations: 100,
    });
  }

  classify(text: string): string {
    const output = this.net.run(text);
    return output === 'positive' ? 'Positive sentiment' : 'Negative sentiment';
  }
}

В этом примере я создал SentimentAnalysisService, который использует brain.js для выполнения анализа настроений, который включает в себя классификацию фрагмента текста как положительного или отрицательного.

На этапе обучения я предоставил сети набор входных данных (образцов текста) и соответствующих выходных данных (положительные или отрицательные настроения) с помощью функции train(). Я указал количество итераций (100) для обучения сети.

После обучения сети я создал функцию classify(), которая принимает образец текста в качестве входных данных и классифицирует его как положительное или отрицательное настроение, пропуская ввод через обученную сеть с помощью функции run().

import { Controller, Get, Inject, Query } from '@nestjs/common';
import { SentimentAnalysisService } from './sentiment-analysis.service';

@Controller()
export class SentimentAnalysisController {
  constructor(
    @Inject(SentimentAnalysisService)
    private readonly sentimentAnalysisService: SentimentAnalysisService,
  ) {}

  @Get('sentiment')
  classifySentiment(@Query('text') text: string): string {
    return this.sentimentAnalysisService.classify(text);
  }
}

Фрагмент кода, показанный выше, демонстрирует использование brain.js с NestJS для создания SentimentAnalysisController, который предоставляет единую конечную точку GET в /sentiment. С помощью декоратора @Inject() служба SentimentAnalysisService была внедрена в контроллер, что позволило функции classifySentiment() принимать параметр текстового запроса и возвращать результат анализа тональности.

Вот пример вывода службы анализа тональности, созданной с помощью Brain.js и NestJS:

Ввод: «Я люблю этот фильм!» Вывод: «положительный»

Ввод: «В этом ресторане ужасная еда». Вывод: «отрицательный»

В целом мой опыт работы с brain.js и NestJS был очень положительным. Библиотеки предоставили мощный и гибкий набор инструментов для создания интеллектуальных приложений, которые могут учиться и делать прогнозы на основе реальных данных. Я с нетерпением жду продолжения изучения возможностей машинного обучения и того, как его можно интегрировать в веб-разработку.

Если вы найдете эту информацию полезной, поддержите меня и следите за обновлениями.🙂