Шта је ТенсорФлов.јс и шта вам омогућава да радите у прегледачу?
ТенсорФлов.јс је моћна библиотека која омогућава програмерима да пренесу могућности ТенсорФлов-а, популарног оквира за машинско учење отвореног кода, у веб претраживач. Омогућава извршавање модела машинског учења директно у претраживачу, користећи рачунарску снагу клијентовог уређаја без потребе за обрадом на страни сервера. ТенсорФлов.јс комбинује флексибилност и свеприсутност ЈаваСцрипт-а са робусношћу и ефикасношћу ТенсорФлов-а, пружајући беспрекорно искуство за изградњу и примену апликација које покреће вештачка интелигенција на вебу.
Једна од кључних карактеристика ТенсорФлов.јс је његова способност да обучава и покреће моделе машинског учења у потпуности у прегледачу, без потребе за било каквом инфраструктуром на страни сервера. Ово је омогућено коришћењем ВебГЛ-а, веб стандарда за приказивање графике на ГПУ-у. Коришћењем могућности паралелне обраде ГПУ-а, ТенсорФлов.јс може да обавља рачунарски интензивне задатке, као што је обучавање дубоких неуронских мрежа, на веома ефикасан начин. Ово омогућава програмерима да направе АИ апликације које могу да раде у реалном времену, чак и на уређајима мале снаге.
ТенсорФлов.јс подржава широк спектар модела машинског учења, укључујући унапред обучене моделе из ТенсорФлов-а и других популарних оквира. Ови модели се могу учитати у претраживач и користити за задатке као што су класификација слика, детекција објеката, обрада природног језика и још много тога. ТенсорФлов.јс такође пружа АПИ високог нивоа који поједностављује процес прављења и обуке прилагођених модела директно у ЈаваСцрипт-у. Ово га чини доступним програмерима са различитим нивоима стручности у машинском учењу, омогућавајући им да креирају софистициране АИ апликације без потребе да уче нове програмске језике или оквире.
Поред обуке модела и закључивања, ТенсорФлов.јс нуди скуп алата и услужних програма за претходну обраду података, визуелизацију и оптимизацију перформанси. На пример, обезбеђује функције за учитавање и манипулацију скуповима података, као и алате за визуелизацију излаза неуронских мрежа. ТенсорФлов.јс такође укључује технике за оптимизацију перформанси модела машинског учења у претраживачу, као што су квантизација и компресија модела. Ове технике помажу у смањењу меморијског отиска и побољшавају брзину закључивања модела, чинећи их погоднијим за примену на уређајима са ограниченим ресурсима.
Штавише, ТенсорФлов.јс је дизајниран да се неприметно интегрише са постојећим веб технологијама, омогућавајући програмерима да граде веб апликације које покреће вештачка интелигенција које могу да комуницирају са другим веб АПИ-јима и оквирима. На пример, ТенсорФлов.јс се може користити у комбинацији са библиотекама као што су Реацт или Ангулар за креирање интерактивних корисничких интерфејса за апликације за машинско учење. Такође се може комбиновати са библиотекама за визуелизацију засноване на ВебГЛ-у за креирање богатих и импресивних визуелизација података. Ова флексибилност и интероперабилност чине ТенсорФлов.јс свестраним алатом за интеграцију машинског учења у радне токове веб развоја.
ТенсорФлов.јс доноси снагу ТенсорФлов-а у веб претраживач, омогућавајући програмерима да праве и примењују моделе машинског учења директно у ЈаваСцрипт-у. Омогућава обуку и покретање модела у потпуности на страни клијента, подржава широк спектар унапред обучених модела, обезбеђује алате за претходну обраду и визуелизацију података и неприметно се интегрише са другим веб технологијама. Уз ТенсорФлов.јс, програмери могу да креирају веб апликације са вештачком интелигенцијом које раде ефикасно и интерактивно у прегледачу.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како одредити број слика које се користе за обуку АИ модела визије?
- Када тренирате АИ модел визије, да ли је неопходно користити другачији скуп слика за сваку епоху обуке?
- Који је максимални број корака које РНН може запамтити избегавајући проблем нестајања градијента и максимални број корака које ЛСТМ може да запамти?
- Да ли је неуронска мрежа са повратним ширењем слична рекурентној неуронској мрежи?
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс