TensorFlow.js est une bibliothèque pour le machine learning avec JavaScript
Développez des modèles de machine learning en JavaScript et utilisez le machine learning directement dans le navigateur ou dans Node.js.
Fonctionnement
Exécuter les modèles existants
Utilisez des modèles JavaScript prêts à l'emploi ou convertissez des modèles TensorFlow codés en Python pour les exécuter dans un navigateur ou sous Node.js.
Réentraîner des modèles existants
Réentraînez des modèles de machine learning existants à l'aide de vos propres données.
Développer du machine learning avec JavaScript
Créez et entraînez des modèles directement en JavaScript à l'aide d'API flexibles et intuitives.
Démonstrations
Écoutez une interprétation au piano en temps réel jouée par un réseau de neurones.
Jouez à Pac-Man à l'aide d'images sur lesquelles vous venez d'entraîner votre navigateur.
Chantez en play-back sur le hit "Dance Monkey" directement dans votre navigateur grâce à Facemesh.
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InSpace is a communication and virtual learning platform that gives people the ability to interact, collaborate, and educate in familiar physical ways. Learn how they used ML to prevent users from sending and receiving toxic messages.
See six exciting new demos pushing the boundaries of on-device machine learning in JavaScript. Share your work with #MadewithTFJS for a chance to be featured at the next Show & Tell, and check out our YouTube channel for more community showcases.
Discover how to achieve superpowers in the browser and beyond by embracing machine learning in JavaScript using TensorFlow.js in this speedy 30 minute talk by Jason Mayes.
Nous sommes ravis de vous annoncer le lancement d'une nouvelle SIG pour gérer la propriété de communauté des projets TensorFlow.js. Nous encourageons tous les développeurs qui travaillent à la fois sur le machine learning et les applications Web/JS à nous rejoindre et à participer aux activités du SIG.
Implication de la communauté
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