TensorFlow.js जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग के लिए एक पुस्तकालय है
जावास्क्रिप्ट में एमएल मॉडल विकसित करें, और सीधे ब्राउज़र में या नोड.जेएस में एमएल का उपयोग करें।
यह काम किस प्रकार करता है
मौजूदा मॉडल चलाएं
ऑफ-द-शेल्फ JavaScript मॉडल का उपयोग करें या Python TensorFlow मॉडल को ब्राउज़र में या Node.js के अंतर्गत चलाने के लिए कनवर्ट करें।
मौजूदा मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करें
अपने स्वयं के डेटा का उपयोग करके पहले से मौजूद एमएल मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करें।
जावास्क्रिप्ट के साथ एमएल विकसित करें
लचीले और सहज एपीआई का उपयोग करके सीधे जावास्क्रिप्ट में मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें।
क़ौम
एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा वास्तविक समय के पियानो प्रदर्शन का आनंद लें।
अपने ब्राउज़र में प्रशिक्षित छवियों का उपयोग करके पीएसी-मैन खेलें।
लोकप्रिय हिट "डांस मंकी" के लिए लिप सिंक फेसमेश के साथ ब्राउज़र में लाइव है।
समाचार और घोषणाएं
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अनुकूलित TF लाइट मॉडल का पुन: उपयोग करके और WebAssembly के माध्यम से ब्राउज़र में चलाकर अपने मोबाइल और वेब ML परिनियोजन को एकीकृत करें, किसी जावास्क्रिप्ट पुनर्लेखन की आवश्यकता नहीं है। हमारे नए TF.js कार्य API कई प्रकार के मॉडल और बैकएंड का समर्थन करते हैं।
अगले पृष्ठों की भविष्यवाणी करने के लिए साइट नेविगेशन डेटा के साथ एक कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करके वेबसाइट उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करें, और सामग्री को प्रीफ़ेच करने और साइट की गति में सुधार करने के लिए एक कोणीय ऐप का उपयोग करें।
TensorFlow.js क्या है, इसका वर्तमान में उपयोग कैसे किया जा रहा है, इस वर्ष क्या नया है, भविष्य की योजनाएँ, और आप हमारे नवगठित विशेष रुचि और कार्य समूहों के साथ कैसे जुड़ सकते हैं, इसका एक उच्च स्तरीय अवलोकन प्राप्त करें।
मूवनेट एक ह्यूमन पोज़ डिटेक्शन आर्किटेक्चर है जिसे कठिन पोज़ और तेज़ बॉडी मोशन का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मॉडल बहुत कम विलंबता के साथ ब्राउज़र में चल सकता है, अनुप्रयोगों के एक नए वर्ग और इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए द्वार खोल सकता है।
