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TensorFlow.js es una biblioteca para el aprendizaje automático en JavaScript

Desarrolla modelos de AA en JavaScript y usa el AA directamente en el navegador o en Node.js.

Ver los instructivos

Los instructivos te enseñan a usar TensorFlow.js con ejemplos completos de extremo a extremo.

Ver los modelos

Modelos previamente entrenados, listos para usar para casos de uso comunes.

Ver demostraciones

Se ejecutan demostraciones en vivo y ejemplos en tu navegador mediante TensorFlow.js.

Cómo funciona

Ejecuta modelos existentes

Utiliza modelos listos para usar de JavaScript, o convierte modelos de TensorFlow para Python y ejecútalos en el navegador o con Node.js.

Vuelve a entrenar modelos existentes

Vuelve a entrenar modelos preexistentes de AA con tus propios datos.

Desarrolla AA con JavaScript

Crea y entrena modelos directamente en JavaScript con API flexibles e intuitivas.

Demostraciones

RNN de rendimiento

Disfruta un concierto de piano en tiempo real ejecutado por una red neuronal.

Controlador de cámara web

Juega al Pac-Man con imágenes entrenadas en tu navegador.

LipSync de YouTube

Con Facemesh, haz de cuenta que cantas el gran éxito "Dance Monkey" en tiempo real en el navegador.

Noticias y anuncios

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19 de mayo de 2021  
High Fidelity Pose Tracking with MediaPipe BlazePose and TensorFlow.js

Achieve higher accuracy and performance in pose detection with MediaPipe BlazePose, a 33-keypoint pose estimation model capable of running in real-time.

19 de mayo de 2021  
Ejecuta modelos de TensorFlow Lite en la web directamente con TensorFlow.js

Unifica tu implementación de AA para dispositivos móviles y la web con la reutilización de modelos optimizados de TF Lite y su ejecución en el navegador mediante WebAssembly; no se requiere la reescritura de JavaScript. Nuestras nuevas API de Tasks de TF.js son compatibles con una variedad de modelos y backends.

18 de mayo de 2021  
Acelera tus sitios con la carga previa de páginas web con AA

Mejora la experiencia del usuario en el sitio web mediante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático personalizado con datos de navegación del sitio para predecir las páginas siguientes. Además, utiliza una app de Angular para cargar previamente el contenido y mejorar la velocidad del sitio.

18 de mayo de 2021  
Aprendizaje automático para aplicaciones web de última generación con TensorFlow.js (Google I/O)

Accede a información general sobre TensorFlow.js, cómo se utiliza en la actualidad, novedades de este año, planes para el futuro y cómo puedes interactuar con nuestros nuevos grupos de interés especial y de trabajo.