Машинное обучение и JavaScript (Node.js): практическое руководство

Книга «Машинное обучение и JavaScript (Node.js)» — это практическое руководство для разработчиков, которые хотят освоить машинное обучение на серверной стороне с использованием экосистемы JavaScript. В отличие от традиционных книг по ML, ориентированных на Python, этот материал полностью сфокусирован на Node.js и смежных технологиях.

О чём эта книга

Книга последовательно проводит читателя от основ машинного обучения до развёртывания готовых моделей в продакшене. Вы узнаете:

• Как установить и настроить TensorFlow.js для Node.js
• Основы линейной и логистической регрессии на JavaScript
• Построение и обучение нейронных сетей с помощью tfjs-node
• Работу с естественным языком (NLP) — токенизация, векторизация, классификация текстов
• Создание рекомендательных систем и кластеризацию данных
• Интеграцию ML-моделей с Express.js и REST API
• Оптимизацию производительности и использование GPU-ускорения через CUDA
• Развёртывание моделей в Docker-контейнерах и облачных сервисах

Для кого эта книга

• JavaScript-разработчиков, желающих добавить ML в свой стек
• Node.js-программистов, интересующихся Data Science
• Студентов и начинающих специалистов, изучающих машинное обучение
• Full-stack разработчиков, создающих интеллектуальные веб-приложения

Что вы узнаете

После прочтения книги вы сможете:

• Понимать основные концепции ML: обучение с учителем, без учителя, градиентный спуск, функции потерь
• Использовать TensorFlow.js для построения и обучения моделей прямо в Node.js
• Загружать и предобрабатывать данные (CSV, JSON, изображения) с помощью JavaScript
• Создавать REST API, которые принимают данные и возвращают предсказания
• Экспортировать и импортировать модели, а также дообучать их на новых данных
• Применять ML для реальных задач: анализ тональности текстов, прогнозирование временных рядов, распознавание изображений

Почему именно JavaScript и Node.js

JavaScript — самый популярный язык программирования в мире. Используя Node.js для машинного обучения, вы можете:

• Использовать единый язык на клиенте и сервере
• Легко интегрировать ML-модели в существующие веб-приложения
• Работать с асинхронными запросами и потоками данных
• Разворачивать модели без переключения на Python-стек

Книга содержит множество практических примеров, готовых к использованию фрагментов кода и упражнений для закрепления материала. Все примеры доступны в репозитории на GitHub. Начните свой путь в машинное обучение на JavaScript уже сегодня!