TensorFlow.js মডেল
আপনার ওয়েব এবং ব্রাউজার-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কম্পিউটার দৃষ্টি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং অন্যান্য সাধারণ ML কাজগুলি যোগ করতে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি অন্বেষণ করুন৷
দৃষ্টি
চিত্র এবং ভিডিও বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ. ব্রাউজারে নতুন রিয়েল-টাইম অভিজ্ঞতা আনলক করুন।
শরীর
JavaScript এবং Node.js-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা MediaPipe এবং এর বাইরের মডেলগুলির সাহায্যে মুখ, হাত এবং শরীরের মূল পয়েন্ট এবং ভঙ্গি সনাক্ত করুন।
একটি কাস্টম এনকোডার (ব্লেজফেস) সহ একটি একক শট ডিটেক্টর আর্কিটেকচার ব্যবহার করে চিত্রগুলিতে মুখগুলি সনাক্ত করুন৷
মানুষের মুখের আনুমানিক পৃষ্ঠের জ্যামিতি অনুমান করতে 486 3D মুখের ল্যান্ডমার্কের ভবিষ্যদ্বাণী করুন।
তিনটি মডেলের একটি ব্যবহার করার জন্য ইউনিফাইড পোজ ডিটেকশন API যা রিয়েল টাইম পারফরম্যান্সের সাথে অ্যাটিপিকাল পোজ এবং দ্রুত বডি মোশন সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
পাম ডিটেক্টর এবং হাত-কঙ্কালের আঙুল ট্র্যাকিং মডেল। শনাক্ত করা হাত প্রতি 21টি 3D হ্যান্ড কীপয়েন্টের পূর্বাভাস দিন।
মানুষের একটি একক প্রতিকৃতি চিত্রের জন্য একটি গভীরতার মানচিত্র অনুমান করুন।
পাঠ্য
BERT এবং অন্যান্য ট্রান্সফরমার এনকোডার আর্কিটেকচারের শক্তি ব্যবহার করে আপনার ওয়েব অ্যাপে NLP সক্ষম করুন৷
BERT ব্যবহার করে পাঠ্যের একটি প্রদত্ত প্যাসেজের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে প্রশ্নের উত্তর দিন।
"খুব বিষাক্ত" থেকে "খুব স্বাস্থ্যকর" (বিষাক্ততা) পর্যন্ত কথোপকথনে একটি মন্তব্যের অনুভূত প্রভাব স্কোর করুন।
এনএলপি কাজ যেমন সেন্টিমেন্ট শ্রেণীবিভাগ এবং পাঠ্য মিল (ইউনিভার্সাল সেন্টেন্স এনকোডার) এর জন্য এম্বেডিং-এ টেক্সট এনকোড করুন।
শ্রুতি
শব্দ শনাক্ত করতে এবং আপনার ওয়েব অ্যাপে একটি অ্যাকশন ট্রিগার করতে অডিও শ্রেণীবদ্ধ করুন।
স্পিচ কমান্ড ডেটাসেট (স্পিচ-কমান্ড) থেকে 1-সেকেন্ডের অডিও স্নিপেট শ্রেণীবদ্ধ করুন।
সাধারণ
বাক্সের বাইরে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন আরও TensorFlow.js মডেল খুঁজুন।
K-Nearest-Neighbours অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি শ্রেণীবিভাগ তৈরি করার উপযোগিতা। স্থানান্তর শেখার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে.