JavaScript és gépi tanulás: A Google megmutatja, mi lehetséges az internetes programozási nyelv használatával
Kell olvasni a fejlesztői tartalmat
- A Java és a JavaScript dominálta a szoftverfejlesztést a 2010-es években
- Hogyan válhat fejlesztővé: Csaló lap
- 10 módszer a fejlesztők kiégésének megakadályozására (ingyenes PDF)
- A Python megeszi a világot: Hogyan fejlődött az egyik fejlesztő mellékprojektje a bolygó legforróbb programozási nyelvének
A gépi tanulási modellek webes szkriptnyelv használatával történő felépítése és képzése ambiciózusnak tűnhet, de 2019-ben ez teljes mértékben megvalósítható.
A gépi tanulást a böngészőben teszi lehetővé a TensorFlow.js, a Google nyílt forráskódú könyvtára, amellyel gépi tanulást hajthat végre JavaScript segítségével. A könyvtár által felkínált lehetőségeket nemrégiben mutatták be egy Google Doodle-val, amely igény szerint friss Bach-stílusú dallamot készített.
A múlt héten a Google I / O konferencián tartott beszélgetésen a Sandeep Gupta, a Google termékmenedzsere elmondta, hogy a TensorFlow.js fejlesztők felhasználhatják új gépi tanulási modellek létrehozására, valamint az előre képzett modellek futtatására vagy átképzésére.
"Úgy tervezték, hogy megkönnyítse a JavaScript-fejlesztők számára a gépi tanulási modellek felépítését és használatát a JavaScript alkalmazásukban" - mondta. Hozzátette, hogy a tágabb TensorFlow keretrendszerrel épített gépi tanulási modelleket a TensorFlow.js használatával konvertálhatják.
A TensorFlow.js használható a böngészőben futó JavaScript alkalmazásokban, a Node.js környezetben lévő szerverekön, az asztalon az Electron segítségével, valamint az Android és iOS eszközök mobil böngészőiben. A Gupta azonban a böngészőben látja a legtöbb lehetőséget.
"Rengeteg használati esetet látunk a böngészőben, és nagyon sok előnye van annak, mert a böngésző szuper interaktív, könnyen hozzáférhet az érzékelőkhöz, például webkamerákhoz és mikrofonokhoz, amelyeket beilleszthet a gépi tanulási modellekbe, " ő mondta.
"Szintén a WebGL-alapú gyorsítást használjuk, tehát ha a rendszerben van GPU, kihasználhatja ezt, és igazán jó teljesítményt érhet el."
Ennek ellenére nem minden fejlesztőt nyer a TensorFlow.js, néhányan szerint a könyvtárnak továbbra is jelentős korlátai vannak.
Mi tehát pontosan lehetséges a TensorFlow.js használatával? Míg a keret még mindig viszonylag új, csak az idén érinti az 1.0-at, Gupta azt mondta, hogy "a közösség valóban jó elfogadást és felhasználást hajtott végre", és beszéde segítségével a TensorFlow.js néhány legérdekesebb felhasználásának bemutatására szolgált.
Mi lehetséges a gépi tanulással és a JavaScript használatával?
WeChat Pacman
Lehet, hogy nem sír a Pacman játék új módjáról, ám a TensorFlow.js újszerű forogást tett a klasszikus arcade játékra.
A Gupta bemutatta a játék fejvezérelt verzióját, egy JavaScript alkalmazást, amely okostelefonon fut a WeChat közösségi média üzenetküldő platformon.
Egy gyors kalibrálási lépés után Gupta fejmozdulatokkal irányította a Pacman-ot, a telefon kamerája nyomon követte, balra nézett, hogy balra mozogjon, jobbra, hogy jobbra mozogjon, és így tovább.
"Ez egy igazán szórakoztató módszer a készülékkel való interakcióra, és az a jó dolog, hogy különféle dolgokat tehet webkamerákkal, szöveg használatával, beszéd használatával, és nagyon kényelmes módon megoszthatja ezeket az alkalmazásokat anélkül, hogy bármit telepítenie kellene., " ő mondta.
Gupta balra nézve mozgatja Pacmanet a labirintus körül.
Kép: GoogleÜber-gyűjtő
Az Uber taxi és kézbesítő vállalat gépi tanulást alkalmaz a különféle problémák megoldására nagyon nagy léptékben.
Segít elérni ezt a Manifold-t, egy böngésző-alapú alkalmazást, amelyet az Uber használ a gépi tanulási modellek és adatcsatornák megjelenítésére és hibakeresésére.
"Ez az alkalmazás a böngészőben fut, és sok numerikus számításhoz használják a TensorFlow.js fájlt, így például a távolság kiszámítását és megjelenítését, valamint az adatok csoportosítását" - mondta Gupta, hozzáfűzve, hogy "a WebGL gyorsítás miatt, ezek több mint százszor gyorsíthatják ezeket a számításokat, összehasonlítva a JavaScript használatával. "
AirBnB személyi igazolvány detektálása
Online ingatlanbérleti szolgáltatás Az AirBnB gépi tanulást használ a böngészőben annak megakadályozására, hogy az emberek véletlenül feltöltsenek érzékeny információkat, amikor képet adnak a profiljukhoz.
"Amikor egy felhasználó profilképeket próbál feltölteni az AirBnB webhelyére, néha az emberek véletlenül használnak jogosítvány képet vagy útlevél képet, amely végül személyes érzékeny információkat tartalmazhat" - mondta Gupta.
"Tehát az AirBnB gépi tanulási modell kliens oldalt futtat a böngészőben vagy az eszközön, így ha olyan képet választana, amely ilyen érzékeny információkkal rendelkezik, akkor figyelmezteti, mielőtt feltölti a képet."
Clinic.js
A Clinic.js eszköz a rendszergazdák és a szoftvermérnökök számára a szerveroldali teljesítmény profilozására Node.js környezetben.
"Ez egy node.js-alapú alkalmazás, amelyet a csomópont-feladatok vagy a csomóponti folyamatok profilozására használnak, és a TensorFlow.js-t használják, hogy rendellenességeket vagy tüneteket keressenek a csomópont-alkalmazások CPU-használatában vagy memóriafelhasználásában" - mondta Gupta.
Google kreativitás
Az egyik fő célpont a TensorFlow.js használatával való lehetséges lehetőségek bemutatására a Creatability, a Google kreatív laboratóriumi csapata által a gépi tanulást használó kísérletekre mutatott bemutató.
Gupta mutatott egy gépi tanulással működő demót, amely lehetővé teszi az ember számára, hogy fejmozdulatokkal zongorázjon.
A TensorFlow és a JavaScript online használatának további példái a Google Galéria oldala a TensorFlow.js és a Magenta.js plug-inekhez, amelyek gépi tanulási modelleket kínálnak a zene generálásához.
Ha többet szeretne megtudni a TensorFlow-ról, akkor nézd meg a TechRepublic csaló lapját, vagy ha többet szeretne tudni a népszerű új JavaScript-spin-off nyelvről, a TypeScript-ről, olvassa el a TechRepublic körében a legjobb ingyenes forrásokat az online nyelvtanuláshoz.
Innovációs hírlevél
Legyen ismeretes az intelligens városokról, AI-ről, a tárgyak internetéről, VR-ről, AR-ról, robotikáról, drónokról, autonóm vezetésről és a legmenőbb technológiai újításokról. Kézbesítés szerdán és pénteken
Regisztrálj még maMég többet a Google I / O-ról a ZDNet-en
- A Google kiterjeszti az Android Jetpack-et, az egyéb Android fejlesztő eszközöket
- Google I / O: 14 Android OS modul a vezeték nélküli biztonsági frissítés eléréséhez
- A Google kiterjeszti az Android Jetpack-et, az egyéb Android fejlesztő eszközöket
- A Google a Cloud TPU Pods-ot bétaverzióban nyilvánosan elérhetővé teszi
- A Google úgy véli, hogy a következő generációs Duplex asszisztens átveszi az Ön feladatait
- A Google szerint az AI, a gépi tanulási modell torzításával foglalkozik
- A Pixel 3A hivatalos: Íme, amit tudnia kell
- Google I / O: Az "AI először" mindenki számára működő AI-ig
- A Google Pixel 3a műszaki adatai, ára, a szolgáltatások időzítése közel tökéletes
- A Google kibővíti az UI-keretrendszer zavarát, csak a mobilról a többplatformosra
- Google I / O 2019: A kulcsszó legnagyobb bejelentései
