Использование машинного обучения в веб-разработке: Начальный уровень
43
Автор
Никита Калашников
Машинное обучение (ML) быстро становится важной частью современных веб-приложений. Оно может использоваться для предсказания пользовательского поведения, автоматической модерации контента, улучшения поиска и многого другого. В этой статье мы рассмотрим, как начать использовать машинное обучение в веб-разработке, предоставляя примеры и лучшие практики.
Введение в машинное обучение
Шаг 1: Установка необходимых инструментов
Для начала работы с машинным обучением в веб-разработке нам понадобятся следующие инструменты:
Python – язык программирования, широко используемый в машинном обучении.
TensorFlow или – библиотеки для машинного обучения.
scikit-learn
Flask – веб-фреймворк для создания API на Python.
Установка Python и необходимых библиотек
Установите Python с официального сайта python.org.
Установите необходимые библиотеки:
1pip install tensorflow flask scikit-learn
Шаг 2: Создание модели машинного обучения
Для примера мы создадим простую модель для классификации текста. Мы будем использовать датасет новостей для классификации новостей по категориям.
Теперь, когда у нас есть API, мы можем интегрировать его с нашим веб-приложением. Мы будем использовать Node.js и Axios для взаимодействия с нашим API.
Установка Axios
1npm install axios
Пример кода на Node.js
1const axios =require('axios');23const text ="Some news article text to classify";45axios.post
Использование машинного обучения в веб-разработке открывает множество возможностей для улучшения функциональности и персонализации веб-приложений. В этой статье мы рассмотрели основные шаги для интеграции модели машинного обучения в веб-приложение, начиная с создания модели и заканчивая созданием API и интеграцией его с Node.js. Начните экспериментировать с различными моделями и применяйте их к своим проектам для достижения новых высот в веб-разработке.
