Машинное обучение (ML) - это ветвь искусственного интеллекта (AI), которая дает машинам возможность учиться и совершенствоваться без явного программирования или вмешательства человека, оно использует данные для самообучения.

TensorFlow - это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для обработки потока данных и дифференцируемого программирования для решения ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Проще говоря, TensorFlow - это библиотека машинного обучения от Google, используемая для проектирования, создания и обучения моделей машинного обучения.

Google представил TensorFlow в 2015 году и использовался с Python, хотя у него есть API на Java, C и Go. Он частично реализован на собственном C ++, что помогло TensorFlow получить хорошие преимущества в производительности, но не смог работать в веб-браузере, потому что браузер не может запускать собственный код. Это привело к действию TensorFlow.js, TensorFlow.js также является частью экосистемы TensorFlow, но не то же самое, что TensorFlow, но имеет почти такую ​​же функциональность, стабильная версия TensorFlow.js 1.0 появилась в 2019 году.

TensorFlow.js - это библиотека машинного обучения для JavaScript, она делает возможности машинного обучения доступными в веб-браузере и Node.js для серверной и внутренней разработки. Если вы разработчик Javascript и хотите запачкать руки в машинном обучении, TensorFlow.js - отличный вариант для начала.

TensorFlow.js в основном использует модели, основанные на искусственных нейронных сетях, но это также универсальная библиотека, которую вы можете использовать для многих высокопроизводительных операций машинного обучения.

Вы можете подумать, что TensorFlow.js будет медленным, потому что JavaScript не может быть быстрым, как нативный код, да, это правда, но все же TensorFlow.js быстрее, чем вы думаете потому что он имеет оптимизированные серверные части, использует графический процессор в веб-браузере и собственные привязки с TensorFlow в node.js. Это делает возможным глубокое обучение в веб-браузере и node.js.

Сходства между TensorFlow и TensorFlow.js

  • И TensorFlow, и TensorFlow.js разработаны Google.
  • И TensorFlow, и TensorFlow.js имеют открытый исходный код.
  • И TensorFlow, и TensorFlow.js - это библиотеки машинного обучения.
  • И TensorFlow, и TensorFlow.js имеют похожие API, но не идентичны.

Зачем использовать TensorFlow.js?

Кажется, лучше использовать TensorFlow, потому что Python традиционно использовался для машинного обучения. Но есть причины использовать машинное обучение в среде JavaScript.

  • Это помогает добавить возможности машинного обучения в веб-приложение.
  • При разработке для браузера у вас есть доступ к функциям устройства, таким как камера и местоположение.
  • Вы можете импортировать модели машинного обучения TensorFlow, созданные на python, в TensorFlow.js
  • Если вы разработчик JavaScript и хотите изучить машинное обучение, вам не нужно изучать Python.

Как установить и запустить TensorFlow.js в веб-браузере?

Есть два основных способа добавить TensorFlow.js в свои браузерные проекты:

  • С помощью тега скрипта.

Вы можете добавить указанный ниже тег скрипта в свой HTML-файл.

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js"></script>
  • Используя npm.

Вы также можете установить, используя npm или yarn.

yarn add @tensorflow/tfjs
or
npm install @tensorflow/tfjs

Как установить и запустить TensorFlow.js для бэкэнда в среде node.js?

Чтобы установить TensorFlow.js для серверной среды на node.js, вы можете использовать либо npm, либо yarn.

  • Установка TensorFlow.js с собственными привязками C ++.
yarn add @tensorflow/tfjs-node
or
npm install @tensorflow/tfjs-node
  • Если в вашей системе есть графический процессор NVIDIA® с поддержкой CUDA, используйте пакет графического процессора даже для более высокой производительности. (только для Linux)
yarn add @tensorflow/tfjs-node-gpu
or
npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
  • Установка чистой версии JavaScript.
yarn add @tensorflow/tfjs
or
npm install @tensorflow/tfjs

Вы также можете перейти по этой ссылке на официальный сайт TensorFlow.js с инструкциями по настройке TensorFlow.js

Я попытался вкратце объяснить все о TensorFlow.js. Это очень хороший вариант для разработчиков JavaScript, чтобы начать машинное обучение, не изучая Python. Надеюсь, это было полезно.

Чтение - это хорошо, но чтение с реализацией - это здорово!

Предложения и критика статьи приветствуются.