TensorFlow.js pirtûkxaneyek hêzdar e ku destûrê dide pêşdebiran ku kapasîteyên TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer, bînin geroka webê. Ew pêkanîna modelên fêrbûna makîneyê rasterast di geroka gerokê de dihêle, bêyî hewcedariya pêvajoyek server-side, hêza hesabker a cîhaza xerîdar bikar tîne. TensorFlow.js nermbûn û berbelavbûna JavaScript-ê bi zexm û bikêrhatîbûna TensorFlow re dike yek, ji bo çêkirin û bicihkirina sepanên bi hêz-AI-ê li ser tevneyê ezmûnek bêkêmasî peyda dike.
Yek ji taybetmendiyên sereke yên TensorFlow.js şiyana wê ye ku modelên fêrbûna makîneyê bi tevahî di gerokê de perwerde bike û bimeşîne, bêyî ku hewcedariya binesaziya server-side hebe. Ev bi karanîna WebGL-ê, standardek webê ya ji bo pêşkêşkirina grafikên li ser GPU-yê, pêkan e. Bi karanîna kapasîteyên pêvajoyek paralel ên GPU-yê, TensorFlow.js dikare bi awayek pir bikêrhatî karên bihejmarî yên zexm, wek perwerdekirina torên neuralî yên kûr, pêk bîne. Ev rê dide pêşdebiran ku serîlêdanên AI-ê yên ku dikarin di wextê rast de, tewra li ser cîhazên kêm-hêzdar jî bimeşînin ava bikin.
TensorFlow.js cûrbecûr modelên fêrbûna makîneyê piştgirî dike, di nav de modelên pêş-perwerdekirî ji TensorFlow û çarçoveyên din ên populer. Van modelan dikarin di gerokê de werin barkirin û ji bo karên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, pêvajokirina zimanê xwezayî, û hêj bêtir têne bikar anîn. TensorFlow.js di heman demê de API-a astek bilind peyda dike ku pêvajoya çêkirin û perwerdekirina modelên xwerû rasterast di JavaScript-ê de hêsan dike. Ev dihêle ku ew ji pêşdebiran re bi astên cihêreng ên pisporiya fêrbûna makîneyê re bigihîje, û dihêle ku ew bêyî fêrbûna zimanên bernamesaziyê an çarçoveyên nû serîlêdanên AI-ya sofîstîke biafirînin.
Ji bilî perwerdehiya modelê û encamgirtinê, TensorFlow.js ji bo pêşdibistanên daneyê, dîtbarîkirin û xweşbîniya performansê komek amûr û karûbar pêşkêşî dike. Mînakî, ew fonksiyonên ji bo barkirin û manîpulekirina danûstendinan, û her weha amûrên ji bo dîtina derketina torên neuralî peyda dike. TensorFlow.js di heman demê de teknîkên ji bo xweşbînkirina performansa modelên fêrbûna makîneyê di gerokê de jî vedihewîne, wek mînak quantîzekirin û berhevkirina modelê. Van teknîkan alîkariya kêmkirina şopa bîranînê dikin û leza encamdana modelan baştir dikin, wan ji bo bicîhkirina li ser cîhazên bi çavkaniyê guncantir dike.
Wekî din, TensorFlow.js hatiye dîzaynkirin ku bi teknolojiyên webê yên heyî re bêkêmasî tevbigere, rê dide pêşdebiran ku serîlêdanên malperê yên bi AI-ê-hêzdar ava bikin ku dikarin bi API û çarçoveyên din ên malperê re têkilî daynin. Mînakî, TensorFlow.js dikare bi pirtûkxaneyên mîna React an Angular re were bikar anîn da ku ji bo serîlêdanên fêrbûna makîneyê navbeynkariya bikarhêner a înteraktîf biafirîne. Di heman demê de ew dikare bi pirtûkxaneyên dîtbarî yên bingeh-WebGL re were hev kirin da ku dîmenên daneya dewlemend û berbiçav biafirîne. Vê nermbûn û hevberdanê TensorFlow.js dike amûrek pirreng ji bo entegrekirina fêrbûna makîneyê di nav tevgerên pêşkeftina malperê de.
TensorFlow.js hêza TensorFlow tîne geroka webê, rê dide pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê rasterast di JavaScriptê de ava bikin û bicîh bikin. Ew destûrê dide perwerdekirin û xebitandina modelan bi tevahî li ser milê xerîdar, cûrbecûr modelên pêş-perwerdekirî piştgirî dike, amûrên ji bo pêşdibistanên daneyê û dîtinê peyda dike, û bi teknolojiyên din ên tevneyê re bêkêmasî tevdigere. Bi TensorFlow.js re, pêşdebiran dikarin serîlêdanên webê yên bi AI-ê-hêza ku di gerokê de bi bandor û înteraktîf dixebitin biafirînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa hejmara wêneyên ku ji bo perwerdekirina modelek dîtina AI-ê têne bikar anîn destnîşan dike?
- Dema ku modelek dîtina AI-ê perwerde dike, pêdivî ye ku ji bo her serdemek perwerdehiyê komek wêneyên cûda bikar bînin?
- Hejmara herî zêde ya gavên ku RNN dikare ji bîr bike çend e ku ji pirsgirêka gradientê ya windabûyî û gavên herî zêde yên ku LSTM dikare ji bîr bike çend e?
- Ma tora neuralî ya paşverû dişibihe tora neuralî ya dubare?
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin