JavaScriptとTensorFlow.jsを用いた機械学習

機械学習はソフトウェアの作成方法を変えていますが、始めるにはPythonやRを学ぶ必要はありません。JavaScriptを使うことで、ブラウザ内で直接知的アルゴリズムを実行でき、ウェブベースの機械学習の力を活用できます。 テキストベースのこのコースでは、TensorFlow.jsを使用した機械学習の数学的およびアルゴリズム的な核心概念を説明します。基本的なスクリプトの書き方から、クライアントサイドで直接予測モデルを設計、訓練、実行するまでを説明し、高度に対話的でプライバシーに焦点を当てたWebアプリケーションを作成する技術を提供します。 学ぶことは 線形回帰，勾配下降，神経回路網の基本的な数学と概念を理解する。 これらの機能を利用して，機械学習モデルを構築し，訓練する。 モデルのロードと実行を管理するために，ａｓｙｎｃ／ａｗａｉｔを含む現代の非同期ＪａｖａＳｃｒｉｐｔの実践を適用する。 また，データパイプラインを構成し，データセットをクリーンアップ，正規化し，ウェブ環境での訓練のための準備を行う。 クライアントサイド推論モデルを展開し，標準のウェブブラウザ内で効率的に動作させる。 モデルの精度と性能を改善するための最適化技術をバックエンドサーバに依存せずに実践する。 まず，基礎的な用語とデータから学習するアルゴリズムの基本的な仕組みを説明し，それから，明確な書面による説明と実際的なコードのウォークスルーを経て，回帰，分類，ニューラルネットワークを段階的に探究する。 このコースは、既存の JavaScript 技術を使って機械学習を学びたいウェブ開発者や初心者向けに特別に設計されています。データ科学、高度な数学、機械学習の経験は必要ありません。 ウェブアプリケーションにおける機械学習の力を解き放つために今日から読み始めましょう。