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發表於 15:18:17 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
完成任务,有时正是会议上的某些遭遇改变了你的生活。我清楚地记得学生时代在会议上遇到的一些人的故事,他们现在拥有拥有数十名员工的公司。这些故事改变了一切——我们大多数时候听不到它们,坐在世界各地,只是写作、出版和策划活动,但我们的工作总是对我们周围的人产生影响。我们不应该掉以轻心。使用 Tensorflow.js 为前端开发人员提供机器学习 15 分钟阅读 JavaScript , 机器学习, 用户体验 在Twitter、  LinkedIn上分享 查理杰拉德 关于作者 Charlie 目前是悉尼 Atlassian 的前端开发人员、Mozilla 技术发言人和 Web 技术方面的 Google 开发专家。她充满热情…… 更多关于查理 ↬ 电子邮件通讯 你的邮件 关于前端和用户体验的每周提示。 受到超过 200,000 人的信赖。 加州大学圣地亚哥分校 - 扩展研究 - 用户体验 观看信息发布。

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使用 Tensorflow.js 提供的三个主要功能,并阐明了在前端使用机器学习的局限性。 机器学习常常让人感觉它属于数据科学家和 Python 开发人员的领域。然而,在过去的几年里,开源框架的创建使得它可以更容易地使用不同的编程语言(包括 JavaScript)进行访问。在本文中,我们将使用 Tensorflow.js 通过几个示例项目来探索在浏览器中使用机器学习的不同可能性。 什么是机器学习? 在我们开始深入研究一些代码之前,我们先简要讨论一下什么是机器学习以及一些核心概念和术语。 定义  一个常见的定义是,计算机无需显式编程即可从数据中学习的能力。 如果我们将其与传统编程进行比较,这意味着。

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