O TensorFlow.js é uma biblioteca para machine learning no JavaScript
Desenvolva modelos de ML em JavaScript e use ML diretamente no navegador ou no Node.js.
Como funciona
Executar modelos existentes
Use modelos do JavaScript prontos ou converta modelos do TensorFlow em Python para que sejam executados no navegador ou pelo Node.js.
Treinar novamente modelos existentes
Treine modelos de ML pré-existentes com seus próprios dados.
Desenvolva ML com JavaScript
Use APIs intuitivas e flexíveis para criar e treinar modelos diretamente em JavaScript.
Demonstrações
Assista a uma apresentação de piano em tempo real de uma rede neural.
Use imagens treinadas no navegador para jogar Pac-Man.
Faça lip sync do sucesso "Dance Monkey" ao vivo no seu navegador com o Facemesh.
Notícias e avisos
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Unifique suas implantações de ML para dispositivos móveis e para a Web ao reutilizar modelos otimizados do TF Lite e executar no navegador com o WebAssembly, sem precisar reprogramar o JavaScript. Nossa nova API Task do TF.js é compatível com diversos modelos e back-ends.
Melhore a experiência do usuário no site treinando um modelo personalizado de machine learning com dados de navegação para prever as próximas páginas e use um app do Angular para pré-buscar o conteúdo e melhorar a velocidade do site.
Acesse uma visão geral de alto nível sobre o TensorFlow.js, veja como ele é usado atualmente, quais são as novidades deste ano, planos para o futuro e como você pode participar dos nossos recém-formados grupos de interesses especiais e de trabalho.
O MoveNet é uma arquitetura de detecção de poses humanas feita para identificar poses difíceis e movimentos corporais rápidos. O modelo pode ser executado no navegador com pouca latência, abrindo as portas para uma nova classe de aplicativos e experiências interativas.
Participação da comunidade
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