JavaScript開発者が機械学習モデルを構築できる「TensorFlow.js」の使い所 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ウェブスクリプト言語を使って機械学習モデルを構築し訓練するのは野心的な取り組みに思えるかもしれないが、2019年の現在では、それは完全に実行可能なことだ。 ブラウザーでの機械学習を可能にするのに役立つのが「TensorFlow.js」だ。TensorFlow.jsは、「JavaScript」を使用して機械学習を実行するためのGoogleのオープンソースライブラリーである。先頃、バッハ風のメロディーをオンデマンドで生成する「Google Doodle」によって、TensorFlow.jsが切り開いた大きな可能性が示された。 GoogleのプロダクトマネージャーであるSandeep Gupta氏が先頃、「Google I/O」カンファレンス
JavaScript エンジニア向け: 知識ゼロから tensorflow.js で機械学習入門 - mizchi's blog
この週末で機械学習を勉強した結果として、JavaScript エンジニア向けにまとめてみる。 自分が数式見て何もわからん…となったので、できるだけ動いてるコードで説明する。動いてるコードみてから数式見たら、多少気持ちがわかる感じになった。 最初に断っておくが、特にJSを使いたい理由がないなら python で keras 使ったほうがいいと思う。tensorflow.js が生きる部分もあるが、学習段階ではそこまで関係ないため。 追記: 最初 0 < a < 1.0 0 < b < 1.0 で三角関数 Math.sin をとっていて、これだと三角関数の一部の値しか使っておらず、線形に近似できそうな値を吐いていたので、次のように変更して、データも更新した。 // 修正前 const fn = (a, b) => { const n = Math.cos(a) * b + Math.sin(b
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