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이 게시물에서는 TensorFlow.js와 Node.js를 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 살펴보겠습니다. KerasJS 라이브러리를 사용하여 챗봇 모델을 훈련할 것입니다.
챗봇은 인간의 대화를 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다. 챗봇은 고객 서비스, 마케팅, 의료 등 다양한 산업에서 사용됩니다.
TensorFlow.js는 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다. Node.js는 서버에서 JavaScript 코드를 실행할 수 있게 해주는 JavaScript 런타임입니다.
챗봇에 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하면 여러 가지 이점이 있습니다.
먼저 새 Node.js 프로젝트를 만들어야 합니다. npm init 명령을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
npm init
다음으로 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. npm install 명령을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow/tfjs-node keras-js
이제 챗봇 모델을 훈련해야 합니다. KerasJS 라이브러리를 사용하여 챗봇 모델을 훈련할 것입니다.
먼저 model.js라는 새 파일을 만들어야 합니다. 이 파일에서 먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const tfNode = require('@tensorflow/tfjs-node');
const kjs = require('keras-js');
다음으로 챗봇 모델을 정의해야 합니다. 입력 레이어와 출력 레이어가 있는 간단한 Sequential 모델을 사용할 것입니다.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 100, activation: 'relu', inputShape: [100] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'sigmoid' }));
이제 모델을 컴파일해야 합니다. 우리는 binaryCrossentropy 손실 함수와 Adam 옵티마이저를 사용할 것입니다:
model.compile({
loss: 'binaryCrossentropy',
optimizer: 'adam'
});
마지막으로 모델을 훈련해야 합니다. 우리는 10 에포크 동안 모델을 훈련할 것입니다.
model.fit(x, y, {
epochs: 10
});
이제 챗봇 모델이 학습되었으므로 저장해야 합니다. tf.js.saveModel 명령을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
tf.js.saveModel(model, './model');
이제 챗봇 모델이 저장되었으므로 로드해야 합니다. tf.js.loadModel 명령을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
const model = await tf.js.loadModel('./model');
이제 챗봇 모델이 로드되었으므로 이를 사용하여 예측할 수 있습니다. 챗봇 모델에 입력을 제공해야 합니다. 이 입력은 문자열 또는 숫자 배열일 수 있습니다.
const input = 'How are you?';
const prediction = model.predict(input);
console.log(prediction);