TensorFlow.js è una libreria JavaScript per effettuare il training ed il deploying di modelli di Machine Learning sia all’interno del browser sia all’interno di Node.js.
Concetti di base
TensorFlows.js è una libreria opensource, basata su WebGL per l’intelligenza artificiale. Essenzialmente fornisce il framework per poter effettuare il train di reti neurali, inoltre è in grado di integrare modelli già “addestrati”. TensorFlow.js fornisce sia blocchi low-level per il machine learning sia API di high-level inspirate a Keras ( di cui AutoKeras è un’implementazione).
Le parole chiave all’interno di TensorFlow.js sono:
- Tensori: rappresentano l’unità centrale e semplicemente sono delle unità di stoccaggio di valori numerici in array multidimensionali
- Variabili: sono inizializzate con un tensore di valori
- Operazioni: permettono di manipolare i dati nei sensori
- Modelli: sono funzioni che dato un determinato input restituiscono il desiderato output. Possono essere creati “from scratch” attraverso l’uso delle operazioni oppure si può usare l’API tf.model per creare un modelle basato su layer. Quest’ultimo caso è il più popolare nell’ambito del deep learning.
Per iniziare con TensorFlow.js
Operare con il Machine Learning è complesso e richiede almeno due competenze di fondo:
- Saper utilizzare l’algebra ed in particolare variabili, coefficienti, equazioni lineari, grafici di funzione, istogrammi e auspicabilmente logaritmi e derivate.
- Saper programmare, specificatamente, per TensorFlow.js certamente in maniera avanzata con JavaScript e per la più generica libreria TensorFlow con Python.
TensorFlow è il framework utilizzato per diversi prodotti Google come Google Foto e Google Cloud Speech ed è implementato all’interno della Google Cloud Platform attraverso il servizio di Cloud Machine Learning Engine.
Glue Labs e TensorFlow.js
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