Практическое машинное обучение с помощью JavaScript и TensorFlow.js

Веб-разработчикам больше не нужно изучать Python, чтобы создавать мощные приложения машинного обучения. С помощью TensorFlow.js вы можете запускать, обучать и развертывать интеллектуальные модели непосредственно в браузере или на сервере, используя уже имеющиеся навыки JavaScript. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции машинного обучения и начать писать чистый, функциональный код ИИ. Вы узнаете, как нейронные сети обрабатывают данные, как обучать модели с помощью современного асинхронного JavaScript и как делать предсказания в реальном времени в веб-среде. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, тензоров и архитектур нейронных сетей с нуля. - Подготовка и очистка необработанных данных с использованием современных методов массива JavaScript и асинхронных конвейеров данных. - Построение, компиляция и обучение моделей линейной регрессии для прогнозирования непрерывных числовых значений. - Внедрение моделей двоичной и многоклассовой классификации для категоризации сложных элементов данных. - Управление асинхронными циклами обучения и оптимизация производительности модели с использованием современных шаблонов JS. - Разверните обученные модели в веб-приложениях и среде Node.js. Курс начинается с основных терминов машинного обучения и математики тензорных функций, а затем постепенно переходит к подготовке данных, архитектуре модели, обучению и оценке. Вы изучите концептуальные разбивки и практические реализации кода, предназначенные для укрепления вашего понимания. Этот курс предназначен для веб-разработчиков и энтузиастов JavaScript, которые хотят войти в мир искусственного интеллекта. Не требуется предварительного опыта машинного обучения, хотя рекомендуется базовое понимание синтаксиса JavaScript. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу машинного обучения в ваших проектах JavaScript.