Прежде всего: Google выпустила новую эко-систему JavaScript «TensorFlowJS» (объединенный список библиотеки JavaScript), которая позволяет разработчикам использовать машинное обучение непосредственно в браузере без какого-либо кода, написанного в серверной части. Это поддерживает все основные браузеры. Вы можете использовать этот инструмент для использования машинного обучения на веб-сайтах / веб-приложениях и NodeJS. Машинное обучение в браузере не является чем-то новым, но недавно DeepLearningJS был переименован в TensorFlowJS. Сейчас Google продолжает разработку TensorFlowJS для поддержки большего количества функций в ближайшем будущем.

Краткое введение. Библиотека TensorFlow очень известна внедрением машинного обучения и содержит полную эко-систему для обучения / тестирования модели в более высоком масштабе вплоть до производства. мы можем использовать Python, Java, C и Go для использования TensorFlow в нашем проекте. Теперь Google выпустил TensorFlowJS как JavaScript-реализацию Tensor Flow для решения крупномасштабной проблемы в веб-браузере и JavaScript.

  • Машинное обучение в браузере - это что-то новое, и оно может решить многие проблемы
  • Запуск машинного обучения в браузере легко и недорого
  • Помогите учителям научить детей машинному обучению более простым способом
  • Машинное обучение прямо в браузере в режиме реального времени с использованием датчиков Android / iOS, GPS, аудио, видео и камеры - просто используя браузер.
  • Простота обслуживания и новая эра в JavaScript

Введение в TensorFlowJS

Какой бы браузер вы ни использовали, он работает поверх движка, такого как WebKit, Chakra, GecKo. Каждый движок в разных браузерах работает с поддерживаемой библиотекой, у нас есть предварительно созданная 3D-библиотека, уже интегрированная в браузеры, чтобы современный браузер мог использовать возможности Интернета и современных стандартов. WebGL - это библиотека, уже установленная / интегрированная во все современные браузеры. Чтобы проверить, включен ли ваш браузер в WebGL или нет, перейдите по этой ссылке. Если вы видите вращающийся куб, то поздравляем, ваш браузер - это современный браузер, поддерживающий WebGL. Щелкните эту ссылку, чтобы проверить, поддерживает ли ваш браузер WebGL.

Https://get.webgl.org/

Определение WebGL (Wiki): WebGL полностью интегрирован во все веб-стандарты браузера, что позволяет с ускорением на GPU использовать физику, обработку изображений и эффекты как часть холста веб-страницы. WebGL (Библиотека веб-графики) - это API JavaScript для рендеринга интерактивной 2D- и 3D-графики в любых совместимых браузерах. Технически это реализация OpenGL ES в браузере. Чтобы дать вам более полную картину, есть список браузеров, поддерживающих WebGL, и мы можем использовать в нем TensorFlowJS.

Что мы можем делать с TensorFlowJS:

Давайте подумаем о каком-то реальном примере TensorFlowJS в браузере, который может открыть целый новый мир для разработчиков и компаний, позволяющих использовать ИИ в браузере без какого-либо программирования в серверной части.

  • Создавайте игры с ИИ в браузере, как с помощью камеры
  • Создавайте веб-приложения для распознавания лиц без кода машинного обучения в серверной части
  • Получайте InSights из браузера, как то, что ваши клиенты делают в браузере.
  • Улучшите рекламу для целевого клиента В БЛИЖАЙШЕМ РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ. Что раньше было невозможно.

Давайте обсудим некоторые технические подробности о TensorFlowJS:

  • Вы можете использовать свою существующую модель Python / Java / Go непосредственно в браузере (существует некий официальный инструмент, который преобразует существующую модель в модель, совместимую с TensorFlowJS, чтобы она работала в браузере).
  • Вы можете использовать камеру и звук для обучения своей модели TensorFlowJS и использовать ее в режиме реального времени. Это можно сделать как в веб-браузере, так и в мобильном браузере. Например, вы можете использовать камеру в браузере для обнаружения объектов вокруг вас.
  • У вас уже есть алгоритм глубокого обучения для работы в браузере. Что решает сложную проблему ИИ.

Возьмем для примера игру PAC-MAN в браузере. Сначала я обучил машинному обучению с другим положением лица. Так что я могу управлять движением Пакмана в 4 разных направлениях. Например, если я поверну лицо влево, Пакман переместится влево, если я поверну лицо вправо, Пакман переместится вправо. Для этого сначала я расскажу своему машинному обучению о моем разном положении слева, справа, снизу и сверху. Затем будет играть в игру, используя браузер с включенной веб-камерой.

Советы для профессионалов. TensorFlow - это большая экосистема, изучение которой требует очень много времени. Не погружайтесь непосредственно в TensorFlow, иначе вы потеряетесь в середине.

Подождите некоторое время, чтобы TensorFlowJS созрел и его можно было использовать в производственных приложениях.