Kaj je TensorFlow.js in kaj vam omogoča v brskalniku?
TensorFlow.js je zmogljiva knjižnica, ki razvijalcem omogoča prenos zmogljivosti TensorFlow, priljubljenega odprtokodnega okvira za strojno učenje, v spletni brskalnik. Omogoča izvajanje modelov strojnega učenja neposredno v brskalniku, pri čemer izkorišča računalniško moč odjemalčeve naprave brez potrebe po obdelavi na strani strežnika. TensorFlow.js združuje prilagodljivost in vseprisotnost JavaScripta z robustnostjo in učinkovitostjo TensorFlow ter zagotavlja brezhibno izkušnjo za gradnjo in uvajanje aplikacij, ki jih poganja AI, v spletu.
Ena od ključnih značilnosti TensorFlow.js je njegova zmožnost usposabljanja in izvajanja modelov strojnega učenja v celoti v brskalniku, brez potrebe po kakršni koli strežniški infrastrukturi. To je mogoče z uporabo WebGL, spletnega standarda za upodabljanje grafike na GPE. Z izkoriščanjem zmožnosti vzporedne obdelave GPE-ja lahko TensorFlow.js izvaja računsko intenzivne naloge, kot je usposabljanje globokih nevronskih mrež, na zelo učinkovit način. To razvijalcem omogoča izdelavo aplikacij AI, ki se lahko izvajajo v realnem času, tudi na napravah z nizko porabo energije.
TensorFlow.js podpira široko paleto modelov strojnega učenja, vključno z vnaprej usposobljenimi modeli iz TensorFlow in drugih priljubljenih ogrodij. Te modele je mogoče naložiti v brskalnik in uporabiti za naloge, kot so klasifikacija slik, zaznavanje objektov, obdelava naravnega jezika in drugo. TensorFlow.js ponuja tudi API na visoki ravni, ki poenostavi postopek gradnje in usposabljanja modelov po meri neposredno v JavaScriptu. Zaradi tega je dostopen razvijalcem z različnimi stopnjami strokovnega znanja o strojnem učenju, kar jim omogoča ustvarjanje sofisticiranih aplikacij AI, ne da bi se morali učiti novih programskih jezikov ali ogrodij.
Poleg usposabljanja in sklepanja o modelu TensorFlow.js ponuja nabor orodij in pripomočkov za predhodno obdelavo podatkov, vizualizacijo in optimizacijo delovanja. Zagotavlja na primer funkcije za nalaganje in manipulacijo naborov podatkov ter orodja za vizualizacijo rezultatov nevronskih mrež. TensorFlow.js vključuje tudi tehnike za optimizacijo delovanja modelov strojnega učenja v brskalniku, kot sta kvantizacija in stiskanje modela. Te tehnike pomagajo zmanjšati pomnilniški odtis in izboljšajo hitrost sklepanja modelov, zaradi česar so bolj primerni za uvajanje na napravah z omejenimi viri.
Poleg tega je TensorFlow.js zasnovan za brezhibno integracijo z obstoječimi spletnimi tehnologijami, kar razvijalcem omogoča izgradnjo spletnih aplikacij, ki jih poganja AI, ki lahko komunicirajo z drugimi spletnimi API-ji in ogrodji. Na primer, TensorFlow.js se lahko uporablja v povezavi s knjižnicami, kot sta React ali Angular, za ustvarjanje interaktivnih uporabniških vmesnikov za aplikacije strojnega učenja. Prav tako ga je mogoče kombinirati s knjižnicami za vizualizacijo, ki temeljijo na WebGL, za ustvarjanje bogatih in poglobljenih vizualizacij podatkov. Zaradi te prilagodljivosti in interoperabilnosti je TensorFlow.js vsestransko orodje za integracijo strojnega učenja v poteke dela spletnega razvoja.
TensorFlow.js prinaša moč TensorFlow v spletni brskalnik, kar razvijalcem omogoča gradnjo in uvajanje modelov strojnega učenja neposredno v JavaScript. Omogoča usposabljanje in izvajanje modelov v celoti na strani odjemalca, podpira široko paleto vnaprej pripravljenih modelov, zagotavlja orodja za predhodno obdelavo podatkov in vizualizacijo ter se brezhibno integrira z drugimi spletnimi tehnologijami. S TensorFlow.js lahko razvijalci ustvarijo spletne aplikacije, ki jih poganja AI, ki delujejo učinkovito in interaktivno v brskalniku.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako določiti število slik, uporabljenih za usposabljanje modela vida AI?
- Ali je treba pri usposabljanju modela vida AI uporabiti drugačen nabor slik za vsako obdobje usposabljanja?
- Kakšno je največje število korakov, ki si jih lahko RNN zapomni, da se izogne problemu izginjajočega gradienta, in največje število korakov, ki si jih lahko zapomni LSTM?
- Ali je nevronska mreža povratnega širjenja podobna ponavljajoči se nevronski mreži?
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals