译者 | 布加迪,审校 | 孙淑娟,机器学习是现代世界的一项基础技术。计算机可以学习识别图像、创作艺术品，甚至自行编写代码，所有这些基本上不需要人的干预。,但机器学习是如何工作的？你自己又如何使用它呢？,机器学习是相对简单的概念。计算机系统可以通过分析信息池中的现有数据模式来学习和适应。这通常在没有人类明确指示的情况下完成。,虚拟助手工具就是一个典例。Siri、Cortana和谷歌Assistant都广泛使用机器学习来理解人类语言。这始于现有的音频录音库，但这些工具也可以从它们与用户的交互中学习。这使它们能够自行改进。,大多数机器学习算法和工具使用R或Python编写代码，但ml5.js不一样。作为谷歌的Tensorflow.js库的接口，ml5.js是一个开源项目，将机器学习交到JavaScript开发人员的手中。,只需在HTML中包含单单一段外部脚本，你就可以开始将ml5.js用于自己的Web应用程序。,训练机器学习算法需要时间。计算机的学习速度比人类快得多，但其学习方式也与人类不一样。不过幸好，ml5.js随带一系列预先训练过的模型，因此你可以跳过这一步。,学习机器学习算法如何训练是更好地了解这类工具的好方法。,
,ml5.js让用户很容易创建在网站上运行的图像分类工具。本例中的HTML页面包含一个用于选择图像的文件输入字段。上传的图像在准备好的HTML元素中显示，使ml5.js能够扫描和识别它们。,这个项目需要两个库来运作：ml5.js和p5.js。ml5.js是机器学习库，而p5.js使用户可以正确处理图像。你需要两行HTML代码来添加这些库：,接下来，该创建一些HTML元素了。最重要的是带有ID和标记为imageResult的类的div，它将存储最终结果：,之后，添加一个文件输入元素，以收集供程序分类的图像。,输入则负责监听oninput事件，并执行两条由分号分隔的语句，作为响应。第一个语句为图像创建对象URL，这让你可以处理数据，不必将数据上传到服务器。第二个语句调用startImageScan()函数，你将在下一步创建该函数。,最后，添加img元素来显示用户上传的图像：,现在你已有了一些HTML，是时候添加一些JavaScript了。先添加一个const变量来存储你在上一步中创建的imageResult元素。,接下来，添加一个名为startImageScan()的函数，并在其中使用MobileNet初始化ml5.js图像分类器。,随后使用classifier.classify命令。为它传递前面添加的uploadedImage元素的引用，以及处理结果的回调函数。,还需要一个函数来显示所执行的图像分类的结果。这个函数包含一个简单的if语句，用于检查任何错误。,最后，是时候将所有这些代码组合起来。留意<body>、<script>和<style>这几个标记很重要，确保你的代码可正常运行。,现在你可以使用一些图像测试脚本了！ml5.js非常擅长对动物图像进行分类，比如这只蟋蟀。,,遗憾的是，涉及到更复杂的图像时，该库可能会遇到困难。许多移动设备内置这种技术与设备的摄像头配合使用。其图像分类不如iPhone和安卓手机上的技术来得完美，而且不太准确。但是这种情况会有逐渐改善，因此值得为你的项目使用ml5.js的最新版本。,正如你所见，在JavaScript中使用机器学习工具比预期的来得容易。这种技术很可能是计算界的未来，强人工智能等概念有赖于该技术。,原文链接：https://www.makeuseof.com/image-classification-tool-ml5-js-html/
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