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.
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
Disfruta un concierto de piano en tiempo real ejecutado por una red neuronal.
Juega al Pac-Man con imágenes entrenadas en tu navegador.
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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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.
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.
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.
MoveNet es una arquitectura de detección de poses humanas diseñada para detectar poses difíciles y movimientos corporales rápidos. El modelo se puede ejecutar en el navegador con muy poca latencia y da lugar a una nueva clase de aplicaciones y experiencias interactivas.
Participación de la comunidad
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