기계 학습이 처음이신가요? 웹 기술을 사용하여 ML에 대한 실용적인 작업 지식을 얻을 수 있는 비디오 과정
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컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
TensorFlow.js 모델
선행 학습된 모델을 살펴보고 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 기타 일반적인 ML 작업을 웹 및 브라우저 기반 애플리케이션에 추가하세요.
이미지 분류
ImageNet 데이터베이스의 라벨로 이미지를 분류합니다(MobileNet).
객체 감지
단일 이미지에서 여러 객체를 현지화하고 식별합니다(Coco SSD).
시맨틱 세분화
브라우저에서 시맨틱 세분화를 실행합니다(DeepLab).
간단한 얼굴 인식
맞춤 인코더(Blazeface)와 함께 Single Shot Detector 아키텍처를 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지합니다.
얼굴 랜드마크 감지
486개의 얼굴 랜드마크를 3D로 예측하여 사람 얼굴 윤곽의 대략적인 기하학적 구조를 추론합니다.
자세 인식
특이한 자세와 빠른 동작을 실시간 성능으로 감지할 수 있는 세 가지 모델 중 하나를 사용하기 위해 자세 감지 API를 통합했습니다.
신체 분절화
실시간으로 인물 및 신체 부위를 세그멘테이션합니다.
손 모양 인식
손바닥 감지기 및 손 골격 손가락 추적 모델입니다. 인식된 손마다 21개의 주요 위치를 3D로 예측합니다.
자연어 질문 답변
주어진 텍스트 구절의 내용을 기반으로 한 질문에 BERT를 사용해 답변합니다.
악성 텍스트 감지
댓글이 대화에 미칠 수 있는 영향에 관해 \'매우 부정적\'에서 \'매우 긍정적\'까지 점수를 매깁니다(Toxicity).
범용 문장 인코더
감정 분류 및 텍스트 유사성과 같은 NLP 작업에서 사용할 수 있도록 텍스트를 임베딩으로 인코딩합니다(Universal Sentence Encoder).
음성 명령 인식
음성 명령 데이터 세트에서 1초의 오디오 스니펫을 분류합니다(음성 명령).
KNN 분류기
K-Nearest Neighbors 알고리즘을 사용하여 분류기를 생성하는 유틸리티입니다. 전이 학습에 사용할 수 있습니다.
[null,null,[],[],[],null,["# TensorFlow.js models\n====================\n\nExplore pre-trained models to add computer vision, natural language processing (NLP), and other common ML tasks to your web and browser-based applications. \n\nVision\n------\n\nAnalyze features in images and videos. Unlock new real-time experiences in the browser. \n[Image classification](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/mobilenet) \nClassify images with labels from the ImageNet database (MobileNet). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/mobilenet) \n[Object detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/coco-ssd) \nLocalize and identify multiple objects in a single image (Coco SSD). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/coco-ssd) \n[Semantic segmentation](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/deeplab) \nRun semantic segmentation in the browser (DeepLab). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/deeplab) \n\nBody\n----\n\nDetect key points and poses on the face, hands, and body with models from [MediaPipe](https://google.github.io/mediapipe/solutions/models) and beyond, optimized for JavaScript and Node.js. \n[Simple face detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/face-detection) \nDetect faces in images using a Single Shot Detector architecture with a custom encoder (Blazeface). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/face-detection) \n[Face landmark detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/face-landmarks-detection) \nPredict 486 3D facial landmarks to infer the approximate surface geometry of human faces. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/face-landmarks-detection) \n[Pose detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/pose-detection) \nUnified pose detection API for using one of three models that help detect atypical poses and fast body motions with real time performance. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/pose-detection) \n[Body segmentation](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/body-segmentation) \nSegment person(s) and body parts in real-time. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/body-segmentation) \n[Hand pose detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/hand-pose-detection) \nPalm detector and hand-skeleton finger tracking model. Predict 21 3D hand keypoints per detected hand. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/hand-pose-detection) \n[Portrait depth estimation](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/depth-estimation) \nEstimate a depth map for a single portrait image of a human. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/depth-estimation) \n\nText\n----\n\nEnable NLP in your web app using the power of BERT and other Transformer encoder architectures. \n[Natural language question answering](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/qna) \nAnswer questions based on the content of a given passage of text using BERT. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/qna) \n[Text toxicity detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/toxicity) \nScore the perceived impact a comment may have on a conversation, from \"Very toxic\" to \"Very healthy\" (Toxicity). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/toxicity) \n[Universal sentence encoder](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/universal-sentence-encoder) \nEncode text into embeddings for NLP tasks such as sentiment classification and textual similarity (Universal Sentence Encoder). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/universal-sentence-encoder) \n\nAudio\n-----\n\nClassify audio to detect sounds and trigger an action in your web app. \n[Speech command recognition](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/speech-commands) \nClassify 1-second audio snippets from the speech commands dataset (speech-commands). \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/speech-commands) \n\nGeneral\n-------\n\nFind more TensorFlow.js models that can be used out of the box. \n[KNN Classifier](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/knn-classifier) \nUtility to create a classifier using the K-Nearest-Neighbors algorithm. Can be used for transfer learning. \n[View code](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/knn-classifier) \n[Explore on GitHub](https://tfhub.dev/s?deployment-format=tfjs) \n\nGet started with TensorFlow.js\n------------------------------\n\n[Explore tutorials](/js/tutorials)"]]
