Makine öğreniminde yeni misiniz? Web teknolojilerini kullanarak makine öğrenimi hakkında pratik çalışma bilgisi edinmek için bir video kursu izleyin
Seriyi görüntüleyin
Öğrenme görüntü sınıflandırıcısını aktar
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bu öğreticide, TensorFlow.js kullanarak tarayıcıda anında eğiteceğiniz özel bir görüntü sınıflandırıcının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.
Minimum eğitim verisi ile son derece doğru bir model oluşturmak için transfer öğrenimini kullanacaksınız. MobileNet adlı görüntü sınıflandırması için önceden eğitilmiş bir model kullanacaksınız. Tanıdığı görüntü sınıflarını özelleştirmek için bunun üzerine bir modeli eğiteceksiniz.
Bu eğitim bir codelab olarak sunulmaktadır. Codelab'ı açmak için bu bağlantıyı izleyin
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# Transfer learning image classifier\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIn this tutorial, you will learn how to build a custom image classifier that you will train on the fly in the browser using TensorFlow.js.\n\nYou will use transfer learning to create a highly accurate model with minimal training data. You will be using a pre-trained model for image classification called MobileNet. You will train a model on top of this one to customize the image classes it recognizes.\n\nThis tutorial is presented as a codelab. [Follow this link to open the codelab](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab/index.html)"]]
