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विशेषज्ञता: जावास्क्रिप्ट विकास के लिए TensorFlow की मूल बातें

नीचे दी गई शिक्षण सामग्री को शुरू करने से पहले, आपको यह करना चाहिए:

  1. HTML और JavaScript का उपयोग करके ब्राउज़र प्रोग्रामिंग के साथ सहज रहें

  2. नोड.जेएस स्क्रिप्ट चलाने के लिए कमांड लाइन का उपयोग करने से परिचित हों

यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए है जो चाहते हैं:

  1. जावास्क्रिप्ट में एमएल मॉडल बनाएं

  2. मौजूदा TensorFlow.js मॉडल चलाएँ

  3. वेब ब्राउज़र में एमएल मॉडल तैनात करें

TensorFlow.js आपको JavaScript में ML मॉडल विकसित करने और सीधे ब्राउज़र में या Node.js पर ML का उपयोग करने देता है। TensorFlow.js के बारे में अधिक जानने के लिए, और क्या इसके साथ किया जा सकता है, बाहर की जाँच इस बात गूगल आई / ओ पर।

चरण 1: ब्राउज़र में मशीन लर्निंग का त्वरित परिचय।

एक त्वरित जावास्क्रिप्ट में माले के लिए मूल बातें पर परिचय पाने के लिए, घड़ी यूट्यूब पर इस वीडियो श्रृंखला है, जो बुनियादी वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए, पहले सिद्धांतों से ले जाता है।

परिचयात्मक ऑनलाइन पाठ्यक्रम
TensorFlow द्वारा TensorFlow.js के साथ शुरुआत करना

एक 3-भाग श्रृंखला जो TensorFlow.js के साथ मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और निष्पादन दोनों की खोज करती है, और आपको दिखाती है कि जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाया जाता है जो सीधे ब्राउज़र में निष्पादित होता है।

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घड़ी  

चरण 2: डीप लर्निंग में गहराई से उतरें

कैसे तंत्रिका नेटवर्क काम की एक गहरी समझ, और कैसे विभिन्न समस्याओं के लिए उन्हें लागू करने के लिए की एक व्यापक समझ पाने के लिए, पुस्तक जावास्क्रिप्ट के साथ दीप लर्निंग एक महान जगह शुरू करने के लिए है। यह GitHub से बड़ी संख्या में उदाहरणों के साथ है ताकि आप जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग के साथ काम करने का अभ्यास कर सकें।

यह पुस्तक प्रदर्शित करेगी कि विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग कैसे किया जाए, जैसे कि कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क्स, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स, और उन्नत प्रशिक्षण प्रतिमान जैसे सुदृढीकरण सीखने। यह प्रशिक्षण प्रक्रिया में तंत्रिका नेटवर्क के साथ वास्तव में क्या हो रहा है, इसकी स्पष्ट व्याख्या भी प्रदान करता है।

परिचयात्मक ऑनलाइन पाठ्यक्रम
शैंकिंग कै, स्टेनली बिलेस्की, एरिक डी. नीलसन द्वारा फ्रेंकोइस चॉलेट के साथ डीप लर्निंग विद जावास्क्रिप्ट

TensorFlow लाइब्रेरी के मुख्य लेखकों द्वारा लिखित, यह पुस्तक आपके ब्राउज़र में या Node.

चरण 3: TensorFlow.js का उपयोग करके उदाहरणों के साथ अभ्यास करें

अभ्यास परिपूर्ण बनाता है, और अनुभव प्राप्त करना अवधारणाओं में लॉक करने का सबसे अच्छा तरीका है। तंत्रिका नेटवर्क के अपने ज्ञान के साथ, आप और अधिक आसानी से खुले sourced तलाश कर सकते हैं उदाहरण TensorFlow टीम द्वारा बनाई गई। वे सभी कर रहे हैं GitHub पर उपलब्ध है, तो आप कोड में तल्लीन कर सकते हैं और देखें कि वे कैसे काम करते हैं। सामान्य उपयोग के मामलों के साथ प्रयोग करने के लिए, आप की खोज का उपयोग कर convolutional तंत्रिका नेटवर्क शुरू कर सकते हैं mnist उदाहरण का उपयोग करते हुए सीखने हस्तांतरण की कोशिश mnist हस्तांतरण-सीएनएन उदाहरण के लिए, या देखते हैं कि कैसे आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ संरचित कर रहे अलावा-rnn उदाहरण

TensorFlow.JS
TensorFlow.js . के साथ निर्मित उदाहरण

GitHub पर एक रिपॉजिटरी जिसमें TensorFlow.js में लागू किए गए उदाहरणों का एक सेट है। प्रत्येक उदाहरण निर्देशिका स्टैंडअलोन है इसलिए निर्देशिका को किसी अन्य प्रोजेक्ट में कॉपी किया जा सकता है।

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TensorFlow.JS
TensorFlow.js . के साथ शुरुआत करने का तरीका जानने के लिए हमारे ट्यूटोरियल देखें

TensorFlow ट्यूटोरियल ज्यूपिटर नोटबुक के रूप में लिखे गए हैं और सीधे Google Colab में चलते हैं—एक होस्टेड नोटबुक वातावरण जिसमें किसी सेटअप की आवश्यकता नहीं होती है। Google Colab में चलाएँ बटन पर क्लिक करें।

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चरण 4: कुछ नया करें!

एक बार जब आप अपने ज्ञान का परीक्षण कर लेते हैं, और कुछ TensorFlow.js उदाहरणों के साथ अभ्यास कर लेते हैं, तो आपको अपनी परियोजनाओं को विकसित करना शुरू करने के लिए तैयार रहना चाहिए। हमारे पर एक नजर डालें pretrained मॉडल , और किसी ऐप का निर्माण शुरू। या आप अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके या सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करके अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। Kaggle और गूगल डेटासेट खोजें महान स्थानों अपने मॉडल को प्रशिक्षण के लिए खुला डेटासेट को खोजने के लिए कर रहे हैं।