コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
TensorFlow.js モデル
事前トレーニング済みのモデルから、コンピュータ ビジョン、自然言語処理(NLP)、およびその他の一般的な ML タスクをウェブベースやブラウザベースのアプリケーションに追加できます。
画像分類
ImageNet データベース(MobileNet)からのラベル付けされた画像を分類します。
オブジェクト検出
1 つの画像内にある複数のオブジェクトをローカライズして識別します(Coco SSD)。
シンプルな顔検出
カスタム エンコーダ(Blazeface)を備えたシングル ショット検出アーキテクチャを使用して、画像内の顔を検出します。
顔のランドマーク検出
486 か所の 3D 顔ランドマークを予測して人間の顔のおおよそのサーフェス ジオメトリを推定します。
姿勢検出
非典型的な姿勢や高速な体の動きをリアルタイムで検出できる 3 つのモデルのうち、いずれかを使用する場合に使われる統合型の姿勢検出 API です。
手のポーズ検出
手のひら検出と手指のスケルトン トラッキング モデル。検出された 1 つの手あたり 21 か所の 3D ハンド キーポイントを予測します。
テキストの有害度の検出
コメントが会話に与える可能性のある影響を「きわめて有害」から「まったく無害」までの範囲でスコア付けします(有害度)。
ユニバーサル センテンス エンコーダ
感情分類やテキスト類似度評価などの NLP タスクに使用するために、テキストを埋め込みにエンコードします(ユニバーサル センテンス エンコーダ)。
音声コマンド認識
音声コマンド データセット(speech-commands)から 1 秒の音声スニペットを分類します。
KNN 分類器
k 近傍法(KNN)を使用して分類器を作成するためのユーティリティです。転移学習に使用できます。
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"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
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"label":"翻訳に関する問題"
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"label":"サンプル / コードに問題がある"
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"label":"わかりやすい"
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"label":"問題の解決に役立った"
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"label":"その他"
}]