Training Tensorflow.js

Over TensorFlow.js

Machine Learning in de browser, met TensorFlow.js is het mogelijk. TensorFlow.js is een JavaScript library die de kracht van TensorFlow mogelijk maakt in een web-based omgeving. Er zijn voor deze library veel bestaande modellen beschikbaar, met bijvoorbeeld toepassingen op het gebied van beeldherkenning op basis van webcam en camera’s van mobiele apparaten.

Daarnaast is het met beschikbare tools eenvoudig om externe modellen te importeren uit bijvoorbeeld TensorFlow en Keras, die met client-side data kunt doorontwikkelen. Door de flexibele opzet en de vele beschikbare standaard bibliotheken is TensorFlow.js erg toegankelijk en kost het relatief weinig moeite om complexe machine learning modellen uit te voeren in een browser, of een NodeJS app.

Tijdens de training

In de training TensorFlow.js maak je kennis met de principes van Machine Learning en het maken van voorspellingen op basis van data. Vervolgens gaan we aan de slag met de TensorFlow.js library. Je leert de structuur van het systeem kennen en hoe je TensorFlow.js gebruikt in de browser en in een NodeJS app. Tenslotte implementeer je modellen en train je deze aan de hand van aansprekende pratkijkcases, zoals beeldherkenning.

Tijdens de Training Tensorflow.js worden de volgende onderwerpen behandeld:

• Basisprincipes Machine Learning
• • Neurale Netwerken en RNN
• Introductie TensorFlow.js
• • TensorFlow.js basisprincipes
  • Tensors
  • Variables
  • Operations
  • Models en Layers
• Project opzetten
• • TensorFlow.js core in een webpagina
  • Installatie met NPM
  • Interface setup
  • High level API’s
• Werken met modellen
• • Modellen importeren en definiëren
  • TensorFlow modellen gebruiken
  • Modellen trainen
  • Train Loop
  • Sessions
  • Modellen evalueren
• Beeldmateriaal trainen
• • WebGL operaties
• Performance
• • Memory management
  • Timing
  • Profiling
• Visualisatie