জাভাস্ক্রিপ্ট বিকাশের জন্য টেনসরফ্লো
নীচের শেখার উপকরণগুলি শুরু করার আগে, আপনার উচিত:
HTML, CSS, এবং JavaScript ব্যবহার করে ব্রাউজার প্রোগ্রামিং এর সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করুন
Node.js স্ক্রিপ্ট চালানোর জন্য কমান্ড লাইন ব্যবহার করার সাথে পরিচিত হন
এই পাঠ্যক্রমটি এমন ব্যক্তিদের জন্য যারা চান:
জাভাস্ক্রিপ্টে এমএল মডেল তৈরি করুন
জাভাস্ক্রিপ্ট চালানো যেতে পারে এমন যেকোনো জায়গায় বিদ্যমান মডেলগুলি চালান
ওয়েব ব্রাউজারে এমএল মডেল স্থাপন করুন
TensorFlow.js আপনাকে JavaScript-এ ML মডেলগুলি বিকাশ বা কার্যকর করতে দেয় এবং ব্রাউজার ক্লায়েন্ট সাইডে, Node.js এর মাধ্যমে সার্ভার সাইডে, React Native এর মাধ্যমে মোবাইল নেটিভ, Electron এর মাধ্যমে ডেস্কটপ নেটিভ, এমনকি Node.js এর মাধ্যমে IoT ডিভাইসেও ML ব্যবহার করতে দেয়। রাস্পবেরি পাইতে। TensorFlow.js সম্পর্কে আরও জানতে এবং এটি দিয়ে কী করা যেতে পারে, Google I/O-এ এই আলোচনাটি দেখুন।
ধাপ 1: ব্রাউজারে মেশিন লার্নিং এর সাথে পরিচিত হন
JavaScript-এ ML-এর মৌলিক বিষয়গুলির একটি দ্রুত পরিচিতি পেতে, Edx-এ স্ব-গতির কোর্সটি নিন বা নীচের ভিডিওগুলি দেখুন যা আপনাকে প্রথম নীতিগুলি থেকে, বিদ্যমান পূর্ব-তৈরি মডেলগুলি ব্যবহার করতে এবং এমনকি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য আপনার নিজস্ব নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে৷ আপনি এই ধারণাগুলির একটি ইন্টারেক্টিভ ওয়াকথ্রু জন্য JavaScript কোডল্যাবে একটি স্মার্ট ওয়েবক্যাম ব্যবহার করে দেখতে পারেন।
জাভাস্ক্রিপ্টে মেশিন লার্নিং-এর এই উচ্চ স্তরের ভূমিকা TensorFlow.js-এর সাথে তাদের প্রথম পদক্ষেপ নিতে চাওয়া ওয়েব ডেভেলপারদের জন্য।
TensorFlow.js ব্যবহার করে ওয়েব ML দিয়ে জিরো থেকে হিরোতে যান। কীভাবে পরবর্তী প্রজন্মের ওয়েব অ্যাপ তৈরি করবেন যা ক্লায়েন্ট সাইড চালাতে পারে এবং প্রায় যেকোনো ডিভাইসে ব্যবহার করা যায় তা শিখুন।
কিভাবে TensorFlow.js প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল (COCO-SSD) লোড এবং ব্যবহার করতে হয় তা শিখুন এবং সাধারণ বস্তুগুলিকে চিনতে এটি ব্যবহার করুন যাতে এটি প্রশিক্ষিত হয়েছে৷
