जावास्क्रिप्ट विकास के लिए TensorFlow
नीचे दी गई शिक्षण सामग्री शुरू करने से पहले, आपको यह करना चाहिए:
HTML, CSS और JavaScript का उपयोग करके ब्राउज़र प्रोग्रामिंग में सहज रहें
Node.js स्क्रिप्ट चलाने के लिए कमांड लाइन का उपयोग करने से परिचित हों
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए है जो चाहते हैं:
जावास्क्रिप्ट में एमएल मॉडल बनाएं
मौजूदा मॉडल को कहीं भी चलाएं जहां जावास्क्रिप्ट चल सके
वेब ब्राउज़र में एमएल मॉडल तैनात करें
TensorFlow.js आपको जावास्क्रिप्ट में ML मॉडल विकसित करने या निष्पादित करने देता है, और सीधे ब्राउज़र क्लाइंट साइड में ML का उपयोग करता है, Node.js के माध्यम से सर्वर साइड, रिएक्ट नेटिव के माध्यम से मोबाइल नेटिव, इलेक्ट्रॉन के माध्यम से डेस्कटॉप नेटिव, और यहां तक कि Node.js के माध्यम से IoT डिवाइस पर भी उपयोग करता है। रास्पबेरी पाई पर. TensorFlow.js के बारे में अधिक जानने के लिए, और इसके साथ क्या किया जा सकता है, Google I/O पर इस वार्ता को देखें।
चरण 1: ब्राउज़र में मशीन लर्निंग से परिचित हों
जावास्क्रिप्ट में एमएल के लिए बुनियादी बातों पर त्वरित परिचय प्राप्त करने के लिए, एडएक्स पर स्व-गति पाठ्यक्रम लें या नीचे दिए गए वीडियो देखें जो आपको पहले सिद्धांतों से लेकर मौजूदा पूर्व-निर्मित मॉडल का उपयोग करने और यहां तक कि वर्गीकरण के लिए अपना खुद का तंत्रिका नेटवर्क बनाने तक ले जाते हैं। आप इन अवधारणाओं के इंटरैक्टिव पूर्वाभ्यास के लिए जावास्क्रिप्ट कोडेलैब में एक स्मार्ट वेबकैम बनाएं का भी प्रयास कर सकते हैं।
जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग का यह उच्च स्तरीय परिचय उन वेब डेवलपर्स के लिए है जो TensorFlow.js के साथ अपना पहला कदम उठाना चाहते हैं।
TensorFlow.js का उपयोग करके वेब एमएल के साथ शून्य से नायक तक जाएं। जानें कि अगली पीढ़ी के वेब ऐप्स कैसे बनाएं जो क्लाइंट साइड चला सकें और लगभग किसी भी डिवाइस पर उपयोग किए जा सकें।
जानें कि TensorFlow.js पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल (COCO-SSD) में से किसी एक को कैसे लोड और उपयोग किया जाए और इसका उपयोग उन सामान्य वस्तुओं को पहचानने के लिए किया जाए जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया है।
