Нейросеть в браузере (на JavaScript)

Машинное обучение в браузере

Рассмотрим построение и обучение простой нейронной сети прямо в браузере на основе tensorflow.js (JavaScript). Запуск программ машинного обучения полностью на стороне клиента в браузере открывает новые возможности, такие как интерактивное машинное обучение.

Рассмотрим код (html), пояснения даны в видео ниже

Видео (нейросеть на JavaScript)

Запуск программ машинного обучения полностью на стороне клиента в браузере открывает новые возможности, такие как интерактивное машинное обучение. Запуск ML в браузере означает, что с точки зрения пользователя нет необходимости устанавливать какие-либо библиотеки или драйверы. Пользователи могут открывать веб-страницу с мобильного устройства, в этом случае модель может использовать данные датчиков телефона, например, гироскопа или акселерометра. Также все данные остаются на стороны клиента, что делает TensorFlow.js пригодным для вывода с низкой задержкой (есть нюансы), а также для приложений, сохраняющих конфиденциальность.

Можно импортировать существующую, предварительно обученную модель для вывода. Если у вас есть существующая модель TensorFlow или Keras, которую вы ранее обучали в автономном режиме, вы можете преобразовать ее в формат TensorFlow.js и загрузить ее в браузер для вывода.

Также можно использовать TensorFlow.js, чтобы полностью определять, обучать и запускать модели в браузере, используя Javascript и API-интерфейс слоев высокого уровня.

Подробнее про tensorflow.js здесь.

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2020 Data Scientist. Все права защищены.