Makine öğreniminde yeni misiniz? Web teknolojilerini kullanarak makine öğrenimi hakkında pratik çalışma bilgisi edinmek için bir video kursu izleyin
Seriyi görüntüleyin
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
TensorFlow.js modelleri
Web ve tarayıcı tabanlı uygulamalarınıza bilgisayar görüşü, doğal dil işleme (NLP) ve diğer yaygın makine öğrenimi görevlerini eklemek için önceden eğitilmiş modelleri keşfedin.
Nesne algılama Tek bir görüntüde (Coco SSD) birden fazla nesneyi yerelleştirin ve tanımlayın.
Basit yüz algılama Özel bir kodlayıcıya (Blazeface) sahip Tek Çekim Dedektörü mimarisini kullanarak görüntülerdeki yüzleri tespit edin.
Yüz yer işareti algılama İnsan yüzlerinin yaklaşık yüzey geometrisini çıkarmak için 486 3 boyutlu yüz işaretini tahmin edin.
Poz algılama Atipik pozları ve hızlı vücut hareketlerini gerçek zamanlı performansla algılamaya yardımcı olan üç modelden birinin kullanılmasına yönelik birleşik poz algılama API'si.
El pozu algılama Avuç içi dedektörü ve el-iskelet parmak izleme modeli. Algılanan el başına 21 3D el anahtar noktasını tahmin edin.
Metin zehirliliği tespiti Bir yorumun bir konuşma üzerinde yaratabileceği algılanan etkiyi "Çok zehirli"den "Çok sağlıklı"ya (Toksisite) kadar puanlayın.
Evrensel cümle kodlayıcı Duygu sınıflandırması ve metinsel benzerlik (Evrensel Cümle Kodlayıcı) gibi NLP görevleri için metni yerleştirmelere kodlayın.
Konuşma komutu tanıma Konuşma komutları veri kümesinden (konuşma komutları) 1 saniyelik ses parçacıklarını sınıflandırın.
KNN Sınıflandırıcı K-En Yakın Komşular algoritmasını kullanarak bir sınıflandırıcı oluşturma yardımcı programı. Transfer öğrenimi için kullanılabilir.
[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)"]]
