Нееееет!!! ML на JavaScript с TensorFlow.js: зачем выбирать путь ситха и как по нему идти
Подкаст «Люди и код», выпуск №34: Алексей Охрименко.
Иллюстрация: Polina Vari / Skillbox Media
Алексей Охрименко
Techlead AI/Voices в KION. Помогает интегрировать ML-решения во все клиенты Android, ATV, iOS. Позиционирует себя не как фанатика, а скорее как фаната JavaScript ML.
Содержание выпуска
- Что такое и для чего используются TensorFlow и TensorFlow.js.
- Возможности современного ML.
- Классический путь ML-джедая (Python, TensorFlow/Keras, NumPy, Pandas, Matplotlib).
- Тёмный путь JavaScript-ситха (TypeScript, TensorFlow.js, Danfo.js, Plotly/Nodeplotlib).
- PyTorch и Keras.io.
- Трудности ML, которые только мотивируют: ML-скептицизм, 5% ошибок и невозможность решить все задачи.
- Зачем писать ML-решения на JavaScript и в каких задачах это уместно.
- Плюсы и минусы работы с ML с помощью JavaScript.
- Инструментарий для работы с ML в JS.
- Интересные способы применения ML в браузере на стороне клиента.
- Интересные способы применения ML в React Native.
- Интересные способы применения ML в Node.js.
- Как переложить все расходы за обсчёт ML на сторону клиента и что будет с безопасностью.
- Как появился TensorFlow.js. Как он работает с JS и WebAssembly.
- Сравнительные характеристики TensorFlow.js и оригинального TensorFlow.
- Почему ТensorFlow.js в браузере уже совсем не медленный.
- Цена Inference и почти бесплатный вывод.
- Хороший уровень privacy клиентов.
- Обучение прямо на девайсе.
- Какую долю рынка занимают ML-решения на JS и растёт ли этот рынок.
- Как сильно TensorFlow.js отстаёт от основного TensorFlow и какие фичи привносит.
- Keras layers и NumPy.
- Фронтенд и бэкенд в TensorFlow. CPU, WebGL, CUDA (Node.js).
- Появится ли PyTorch для JS-мира.
Сообщества по TensorFlow/TensorFlow.js в Telegram
Полезные ссылки
- TensorFlow
- TensorFlow.js
- Keras layers
- NumPy
- GitHub Copilot
- AI Copywriting
- DALL-E 2
- Художник Павел Пиловец с помощью искусственного интеллекта нарисовал гербы белорусских городов с героями фэнтези
- Прототипирование игр
- Language Model (LaMDA)
- DALL-E 2 в Cosmopolitan
- Трансформеры в поиске «Яндекса»
- Artbreeder
- Neural Network Playground
- Teachable Machine
- ML Block
- GAN Lab
- Улучшение скорости приложения
- Выпуск подкаста «Люди и код» про машинное обучение
- Выпуск подкаста «Люди и код» про квантовые вычисления
- Сервис для удаления фона
- Mortal Combat с TensorFlow.js
- Фреймворк ONNX для PyTorch
- Книга Эндрю Траска «Грокаем глубокое обучение»
- Набор моделей под TensorFlow.js
Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: code.media@skillbox.ru
Слушать выпуск
Подписывайтесь на подкаст, чтобы не пропустить новые эпизоды.
Новости
NVIDIA выпустила собственную ИИ‑модель NVLM 1.0
19 сен 2024
Apple выпустила MacOS 15 Sequoia
18 сен 2024
Понравилась статья?
Да