In questo tutorial addestrerai un modello per fare previsioni sui tipi di campo da baseball dai dati del sensore del campo (da MLBAM). La formazione verrà eseguita lato server in un'applicazione Node.js.
Questo esercizio illustrerà i passaggi per configurare il pacchetto tfjs-node npm nell'applicazione server, creare un modello e addestrarlo con i dati del sensore di passo etichettati. Mostrerà anche come comunicare lo stato della formazione a un client e utilizzare il modello addestrato per la previsione in un'architettura client/server.