在浏览器中开始机器学习:使用 JavaScript 和 TensorFlow.js 进行步态分析的快速入门指南

在浏览器中开始机器学习:使用 JavaScript 和 TensorFlow.js 进行步态分析的快速入门指南

2021年04月01日

英文原版书籍名称:Beginning Machine Learning in the Browser: Quick-start Guide to Gait Analysis with JavaScript and TensorFlow.js

书籍描述

在浏览器或资源受限的计算设备上应用人工智能技术。机器学习 (ML) 可能是一个令人生畏的主题,除非你了解其基本原理及其适用的应用程序。本书利用 ML 过程的复杂性,通过使用简单、灵活且可移植的编程语言(例如 JavaScript)来处理 ML 过程的复杂性,来阐述更易于理解的基本编码思想。

使用 JavaScript 编程功能和标准库,你将首先学习设计和开发交互式图形应用程序。然后进一步研究神经系统和人体姿势估计策略。为了在浏览器中训练和部署你的 ML 模型,将强调 TensorFlow.js 库。

征服基础知识后,你将深入了解 ML 的荒野。使用 ML 和处理 (P5) 库进行人类步态分析。通过主题建立步态识别,你将了解各种 ML 实施问题。例如,你将了解正常和异常步态模式的分类。

通过在浏览器中开始机器学习,你将成为一名经验丰富的机器学习开发人员。

你会学到什么

  • 使用 ML 模型、计算和信息收集
  • 为 ML 模型实施 TensorFlow.js 库
  • 在浏览器中使用 ML 技术执行人体步态分析

这本书是给谁看的

计算机科学专业的学生和研究学者,以及互联网技术领域的新手程序员/网络开发人员。

评论

下载 在浏览器中开始机器学习:使用 JavaScript 和 TensorFlow.js 进行步态分析的快速入门指南

百度网盘
提取码
收起