在不直接处理张量的情况下编写 ML 程序 想要开始机器学习，同时不用担心任何类似张量或优化器的低级细节吗？...ml5.js 库构建在 TensorFlow.js 之上，通过简洁的、可利用的 API，可以在浏览器中访问机器学习算法和模型。...Check out ml5.js 安装 TensorFlow.js TensorFlow.js 与 Tensors (张量)、Layers (图层)、Optimizers (优化器) 和损失函数等概念兼容...（或希望与它们兼容）吗？...TensorFlow.js 为 JavaScript 中神经网络编程提供了灵活的构建块。 请参阅如何在浏览器或 Node.js 中启动和运行 TensorFlow.js 代码。
今天重点整理tensorflow.js相关的内容。有非常多的基于tensorflow.js二次封装的js库，比如face-api.js、ml5.js等等。...ml5.js的详细介绍可看： 3行代码玩转AI，ml5.js前端机器学习简明指南 - magenta.js - 音乐创作工具 magenta.js是一个基于TensorFlow.js构建的，在浏览器中使用...这会，音乐创作可以AI人机协作了~~ 以上是相关的前端AI库~接下来再介绍一些相关的技术。...使用tensorflow.js我们可以在浏览器用摄像头实现目标检测。比如我们可以识别以下图片里的物体： 前端可以很容易的调用相关的tensorflow.js模型实现目标检测。目标检测可以用来干什么？...我们可以在浏览器实现自动提示广告文章，过滤攻击性的文字等等。 综上，前端的tensorflow.js生态我觉得已经比较丰富了，推荐face-api.js、ml5.js、magenta.js都值得一玩。
TensorFlow.js是一个客户端库，这意味着它可以在用户的浏览器中训练或运行ML模型。这减轻了与数据隐私有关的任何担忧。...迁移学习：你可以通过对已经训练过的模型的部分进行再训练来执行转移学习，比如TensorFlow.js中的MobileNet。...你可以简单地从HTML中的URL加载它即可。 如果你想在本地工作怎么办呢？实际上，你可以在Jupyter Notebook中使用TensorFlow.js，就像你在Python或R中通常做的那样。...我们将使用ml5.js库来使用PoseNet。ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。p5.js是另一个库可以使你更容易在浏览器中访问网络摄像头。...例如，你可以使用ml5.js在5行代码中使用MobileNet创建图像分类模型，如下所示： ? 正是由于Ml5.js的简单性，使得它非常适合在浏览器中快速构建原型，这也是我们在项目中使用它的原因。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。...TensorFlow 2.0 有四个主要部分组成： TensorFlow 核心，一个用于开发和培训机器学习模型的开源库； TensorFlow.js，一个在 Web 浏览器和 Node.js 上训练和部署模型的...JavaScript库； TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型； TensorFlow Extended，是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、培训...在 TensorFlow.js、ml5.js 之上还有一个高级库，它隐藏了张量和优化器的复杂性。 TensorFlow.js 可以通过浏览器支持移动设备和桌面设备。...在拥有 GPU 的计算机上，TensorFlow.js 可以非常快速地在浏览器中运行。 TensorFlow Lite 是一个用于移动设备的开源深度学习框架。
它还提供了在任何地方（包括设备）部署机器学习模型的能力，无论您使用何种语言、本地、浏览器或云。 你可以考虑将 TensorFlow.js 用于你的下一个基于机器学习的 JavaScript 项目。...ML5.js ML5.js 是一个完全打包的综合开源库，用于使用 Node.js 和浏览器进行机器学习。。 它基于 TensorFlow 构建，没有任何外部依赖项。...ML5.js 使得在浏览器中访问许多预训练的机器学习算法变得很容易，因此它可以用于各种目的，例如检测人体语言和音调、自定义图像、生成文本、查找英语语言关系、作曲音乐曲目等 该库能够提供对机器学习的深入理解...由于 Keras 使用多个框架作为后端，你可以在 CNTK、TensorFlow 和其他框架中训练模型。 使用 Keras 构建的机器学习模型可以在浏览器中运行。...结尾 在本文中，我们介绍了几个在机器学习或数据科学中可以使用的 JavaScript 库。
以下为译文： 并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。...TensorFlow 2.0有四个主要部分组成： TensorFlow核心，一个用于开发和培训机器学习模型的开源库； TensorFlow.js，一个在Web浏览器和Node.js上训练和部署模型的JavaScript...库； TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型； TensorFlow Extended，是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、培训、验证和部署模型。...在TensorFlow.js、ml5.js之上还有一个高级库，它隐藏了张量和优化器的复杂性。 TensorFlow.js可以通过浏览器支持移动设备和桌面设备。...在拥有GPU的计算机上，TensorFlow.js可以非常快速地在浏览器中运行。 TensorFlow Lite是一个用于移动设备的开源深度学习框架。
训练机器学习/深度学习模型并部署对外提供服务（尤其是通过浏览器）JavaScript 是一个不错的选择，市面上也出现了很多机器学习库，比较著名的就是谷歌的 TensorFlow.js。...我在《用浏览器玩机器学习，赞！》一文中已详细介绍它的用法，感兴趣的同学可以去看看。 今天要向大家介绍一个功能更加强大的机器学习库——ML5.js。...ml5.js ml5.js是一个javascript实现的，能在浏览器里面运行的机器学习框架，它封装了tensorflow.js的API，给开发者提供一个更简单的使用环境，降低了机器学习编码的成本。...myImage") // Step 3: 预测图片分类结果 let prediction = classifier.predict(img, gotResults); // Step 4: 对结果进行操作...ml5js 如何入门 学习ml5.js最佳方式是从官方实例入手：examples.ml5js.org 大家可以通过 p5.js web editor查看案例，不但可以实时看到效果，还有具体代码： p5.
人物图像分割 BodyPix 前几天Google更新了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，此工具可以在浏览器上运行，用来分割人物与背景。...作为一项基础技术，应用场景有待我们去探索，举近期更新的一篇文章里提到的adobe的fastmask功能为例，自动把人物与背景分离，我们就可以在人物与背景之间加入其他设计元素。...我们如何利用tensorflow.js实现一个类似的功能呢？ 为了方便使用，我这边使用了ml5.js ml5.js里对bodypix进行了封装，只需几行代码即可快速调用。...API文档 实现的过程比较简单，我们把人物跟背景分离出来，然后在中间插入字体的图层即可。...效果如下： 可以怎么玩呢？ 下一代PPT工具的一个案例： Prezi Next 在2017年的时候，Prezi Next的概念就出现了。
今天给大家介绍一个JS库 —— ml5.js。 ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。...该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。 官网 https://ml5js.org/ 当前版本是0.3.1 有多容易使用？...目前可以实现哪些功能？...pitchDetection 音调检测，可用于说话人识别 03 文本 CharRNN 文本生成，可用于输入法联想 Sentiment 情绪预测，可用于文本的情感判断 Word2vec 词转向量，可用于把文本转化为向量，在向量空间中进行计算...近期活动 【第8期】上海mixlab2019年中-线下聚会http://hdxu.cn/49xyL
上图：TensorFlow.js 应用程序的示例 快速和定制的 ML 模型 隐私并不是设备端机器学习的唯一优势。在某些应用程序中，从设备向服务器发送数据的往返过程可能会导致延迟，从而影响用户体验。...例如，假设你要开发一个文本生成机器学习模型，可以适应每个用户的语言偏好。一种解决方案是在服务器上为每个用户存储一种模型，并根据用户的数据对其进行训练。...在深度学习中，学习过程需要在多个 epoch 上进行昂贵的反向传播计算。虽然你可以在用户设备上训练深度学习模型，但如果神经网络很大，这可能需要数周或数月的时间才能完成。...然后，你可以将保存的模型发送到用户的设备，并使用 TensorFlow.js 或其他 JavaScript 深度学习库来加载。 但值得注意的是，服务端 JavaScript 机器学习也在日趋成熟。...使用 Node.js 进行机器学习是一个相当新的概念，但它正在快速发展，因为人们越来越有兴趣在 Web 和移动应用程序中添加机器学习功能。
一位名叫Olesya Chernyavskaya的俄罗斯程序媛就用TensorFlow开发了一款坐姿监督工具，一旦你歪着身子，屏幕就会变模糊，在无形中帮你矫正坐姿~ ?...在报名涵上没有看到参赛的截止日期，这应该是一个长期的项目选秀，现在还可以报名哦，想展示自己项目的小伙伴还不快来~?...记录初始体态位置，每秒检查坐姿，一旦发现不同屏幕立刻模糊 在这个项目中，她用了TensorFlow.js PoseNet模型来检测身体部位，并借助ml5.js构建PoseNet模型，还用了p5.js帮助处理画布和摄像头...当你弯腰驼背时，模型可以检测出你双眼和双肩代表的两条平行线在y轴上的位移，由此判断出你没有好好坐着。 ? 那我不驼背，我悄悄托个腮总行了吧！...Olesya经常会分享一些项目过程中她认为有趣的地方，比如一个可以跟随人脸移动的“大卫”： ?
它允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。TensorFlow.js 不仅可以提供低级的机器学习构建模块，还可以提供高级的类似 Keras 的 API 来构建神经网络。...faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvas, resizedResults) // 直接画出识别的的特征点 （以下测试图片均是采用从百度搜「女生头像」搜到的小姐姐，如有侵权，请告知） 当然你还可以在特定位置画个框或文字...注意，在 Canvas 中没办法直接旋转图片，只能旋转画布，而且画布是按照原点旋转的，这点会特别坑。...Tensorflow.js 感兴趣的童鞋不妨去它的官方文档中逛逛。...不过毕竟 Tensorflow.js 还是很底层的库，如果你只是想用机器学习做一些有趣的事情，不妨尝试一下 ml5.js[17]，这里有一套学习视频[18]。 最后，祝大家圣诞快乐！
Define阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...，例如人脸识别框架face-api.js（它可以在浏览器端和Node.js中实现快速的人脸追踪和身份识别），语义化更加明确的机器学习框架ml5.js（可以直接调用API来实现图像分类、姿势估计、人物抠图...，构建的卷积神经网络并不需要完全与LeNet-5模型保持完全一致，只需要根据实际需求对它进行微调或扩展即可，例如在TensorFlow.js官方的“利用CNN识别手写数字”教程中，就在C1层使用了8个卷积核...，新的模型仍有可能无法达到期望的效果，就需要对预训练模型进行更多的定制和改造（比如调整卷积神经网络中的卷积层和池化层的数量或参数），相关的理论和方法本章中不再展开。...一段音频信号在处理时，会先通过快速傅里叶变换将其转换为频域信号，然后提取特征将其送入深度学习网络进行分析，对于简易指令的使用场景而言，只需要对若干个声音指令进行分类就可以了，并不需要计算机进行语种或真实语义分析
你不仅可以在Github上关注到不同领域的工作，还可以很好的协作处理多个开源项目。...5.TensorFlow.js TensorFlow.js是一个全新开源机器学习框架，可以使用最底层的 Java 线性代数库或最高级的 API 在浏览器上开发机器学习模型。...TensorFlow.js支持GPU加速，并自动支持WebGL(创建复杂的数据可视化应用)。它允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。...特别是，它使得可以在其他类似的任务中重复使用一个模块(一个TensorFlow的独立片段及其权重)。...通过在相关任务上重用模块，你可以实现： · 用较小的数据集训练模型 · 改进泛化 · 大大加快训练 你以前使用过这些库吗？有什么样的使用感受？请在下面的评论部分告诉我们！
，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。...Define 阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...，例如人脸识别框架face-api.js（它可以在浏览器端和Node.js中实现快速的人脸追踪和身份识别），语义化更加明确的机器学习框架ml5.js（可以直接调用API来实现图像分类、姿势估计、人物抠图...代码描述了从创建神经网络到训练神经网络最终进行预测。 从代码中可以看出，没有写一句IF判断语句，全部都是在使用Tensorflow.js提供的API进行构建神经网络。...在如此小的数据集以及训练次数的情况下已经可以达到惊人的效果。 我们在页面画布上可以随意写数字0-9，模型就可以进行判断我们写的是什么数字。
因为如前所述，我们在几年前就超越了浏览器的限制。这主要归功于 Node.js，它让我们都意识到自己可以在任何后端中运行 JS 了，而这一切都是从那时开始的。...3 用于人工智能的 JavaScript 虽然 Python 在进行一些严肃的 AI 编程工作（我指的是开发新的 ML 模型或进行一些繁重的数据处理）时仍然是更受欢迎的选择，但 JS 也不甘落后。...事实上，借助以下库，你已经可以使用 JavaScript 编写软件，利用经过训练的 ML 模型了： TensorFlow.js 允许你直接从浏览器或指定的运行时运行经过训练的机器学习模型。...Brain.js，一个使用 GPU 执行神经网络优化的库，可以在浏览器和 Node.js 上运行。...ML5.js 构建在 Tensorflow 之上，可进一步简化直接从 JavaScript 访问机器学习模型的过程。
这是一个广阔的领域，我可以想象第一步可能会多么令人生畏。没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功？ 事实证明，你可以！...以下是一些框架，可以更轻松地将你的项目部署到现实世界的设备中。 MLFlow：MLFlow被设计用于使用任何机器学习库或算法，并管理整个生命周期，包括实验、重现性和机器学习模型的部署。 ?...TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库，可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。 ?...03 适用于大数据的开源机器学习工具 大数据是一个研究如何分析、系统地从数据集中提取信息，或者处理传统数据处理应用软件无法处理的太大或太复杂的数据集的领域。想象一下，每天处理数百万条推文进行情感分析。...这是一项艰巨的任务，不是吗？ 别担心！这里有一些工具可以帮助你处理大数据。 Hadoop：使用大数据最重要和最相关的工具之一是Hadoop项目。
实例2：（浏览器中实时人体姿势估计） TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。...前端在机器学习方面的优缺点 优势： ① 从用户的角度来看，在浏览器中运行的ML意味着不需要安装任何库或驱动程序。只需打开网页，你的程序就可以运行了。...如果你有一个以前脱机训练好的现成的TensorFlow或Keras模型，就可以将其转换为TensorFlow.js格式，并加载到浏览器中进行推理。 你可以重新训练导入的模型。...直接在浏览器中创建模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Java和high-level layers API进行定义、训练和运行模型。...从用户的角度来看，在浏览器中运行的ML意味着不需要安装任何库或驱动程序。只需打开网页，程序就可以运行了。
这是一个广阔的领域，我可以想象第一步可能会多么令人生畏。没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功？ 事实证明，你可以！...以下是一些框架，可以更轻松地将你的项目部署到现实世界的设备中。 MLFlow：MLFlow被设计用于使用任何机器学习库或算法，并管理整个生命周期，包括实验、重现性和机器学习模型的部署。...TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库，可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。...适用于大数据的开源机器学习工具 大数据是一个研究如何分析、系统地从数据集中提取信息，或者处理传统数据处理应用软件无法处理的太大或太复杂的数据集的领域。想象一下，每天处理数百万条推文进行情感分析。...这是一项艰巨的任务，不是吗？ 别担心！这里有一些工具可以帮助你处理大数据。 Hadoop：使用大数据最重要和最相关的工具之一是Hadoop项目。
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