TensorFlow.js - библиотека для машинного обучения на JavaScript.

Разрабатывайте модели машинного обучения на JavaScript и используйте машинное обучение прямо в браузере или в Node.js.

См. Учебные пособия

Учебники покажут вам, как использовать TensorFlow.js с полными сквозными примерами.

Посмотреть модели

Предварительно обученные готовые модели для распространенных случаев использования.

Посмотреть демонстрации

Живые демонстрации и примеры запускаются в вашем браузере с использованием TensorFlow.js.

Как это устроено

Запускать существующие модели

Используйте стандартные модели JavaScript или конвертируйте модели Python TensorFlow для работы в браузере или под Node.js.

Переучить существующие модели

Переобучите уже существующие модели машинного обучения, используя свои собственные данные.

Разработка ML с помощью JavaScript

Создавайте и обучайте модели прямо в JavaScript, используя гибкие и интуитивно понятные API.

Демо

Производительность РНН

Наслаждайтесь игрой на фортепиано в реальном времени с помощью нейронной сети.

Контроллер веб-камеры

Играйте в Pac-Man, используя изображения, обученные в вашем браузере.

LipSync от YouTube

Синхронизация губ под популярный хит «Dance Monkey» в прямом эфире в браузере с Facemesh.

Новости и анонсы

Проверьте наш блог для дополнительных обновлений, а также подписаться на нашу ежемесячную рассылку TensorFlow , чтобы получить последние объявления , отправленные непосредственно на Ваш почтовый ящик.

19 мая 2021 г.  
Запускайте модели TensorFlow Lite в Интернете напрямую с помощью TensorFlow.js

Унифицируйте свои мобильные и веб-развертывания машинного обучения, повторно используя оптимизированные модели TF Lite и запустив их в браузере через WebAssembly, без необходимости перезаписывать JavaScript. Наши новые API-интерфейсы задач TF.js поддерживают множество моделей и бэкэндов.

18 мая 2021 г.  
Ускорьте работу своих сайтов с помощью предварительной загрузки веб-страниц с помощью машинного обучения

Повысьте удобство работы пользователей с веб-сайтом, обучив настраиваемую модель машинного обучения с данными навигации по сайту для прогнозирования следующих страниц и используя приложение Angular для предварительной загрузки контента и повышения скорости сайта.

18 мая 2021 г.  
Машинное обучение для веб-приложений нового поколения с TensorFlow.js (Google I / O)

Получите общий обзор того, что такое TensorFlow.js, как он используется в настоящее время, что нового в этом году, планы на будущее и как вы можете принять участие в наших недавно сформированных группах по интересам и рабочих группах.

Продолжить
17 мая 2021 г.  
Обнаружение позы нового поколения с помощью MoveNet

MoveNet - это архитектура определения позы человека, предназначенная для определения сложных поз и быстрых движений тела. Модель может работать в браузере с очень небольшой задержкой, открывая двери для нового класса приложений и интерактивных возможностей.