Kurz
Ich habe ein neues Projekt erstellt, Interactive Machine Learning Experiments auf GitHub. Jedes Experiment besteht aus einem Jupyter / Colab-Laptop, der zeigt, wie das Modell trainiert wurde, und einer Demoseite , auf der das Modell in Aktion direkt in Ihrem Browser angezeigt wird.
Trotz der Tatsache, dass die Maschinenmodelle im Repository etwas "dumm" sein können (denken Sie daran, dies sind nur Experimente, kein geleckter Code, der zum "Hochladen in die Produktion" und zur weiteren Verwaltung des neuen Tesla bereit ist), werden sie ihr Bestes geben, um:
- Erkennen Sie Zahlen und andere Skizzen, die Sie im Browser zeichnen
- Identifizieren und erkennen Sie Objekte in Videos von Ihrer Kamera
- Kategorisieren Sie die von Ihnen hochgeladenen Bilder
- Schreiben Sie mit Ihnen ein Gedicht im Stil von Shakespeare
- Und spielen Sie sogar Stein-Papier-Scheren mit Ihnen
- und so weiter
Ich habe Modelle in Python mit TensorFlow 2 mit Keras- Unterstützung trainiert . Für die Demo-Anwendung habe ich die React- und JavaScript- Version von Tensorflow verwendet .
Leistungsmodelle
, .️ , " ", . , . (, 60% , , 97%), (overfitting vs underfitting).
- :
, - "":
- full-stack (-). , , , - .
- Python , . Playground and Cheatsheet for Learning Python. , Python, "" ,
dict_via_comprehension = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}. - Python- . Andrew Ng Coursera Homemade Machine Learning. " -" , , , k-, ( ?) .
- " " NanoNeuron. 7 JavaScript , , - "".
- Deep Learning - Andrew Ng Coursera (multilayer perceptrons), (convolutional and recurrent neural networks). , , . TensorFlow 2 Keras. ( ), - , -, . Interactive Machine Learning Experiments, .
- TensorFlow.js , ( Jupyter ) .
- HDF5 TensorFlow.js Layers TensorFlow.js converter. ( ) , HTTP , , -, , , , "". HTTP API .
- React create-react-app Flow .
- Material UI. , , " " (, Bootstrap).
- , Jupyter :
(Multilayer Perceptron, MLP)
, .
, .
(Convolutional Neural Network, CNN)
(CNN)
, . MLP, CNN.
(CNN)
, . MLP, CNN.
-- (CNN)
-- . CNN, .
Rock Paper Scissors (MobilenetV2)
-- . , MobilenetV2.
(MobileNetV2)
( ), . MobilenetV2.
(MobileNetV2)
, , "" . MobilenetV2.
(Recurrent Neural Networks, RNN)
(, 17+38) ( 55). , , ( ). "" 1 → 17 → 17+ → 17+3 → 17+38 55 . , Hola Hello, .
, . "" .
Wikipedia
Wiki , .
, — , (, ). — Deep Learning. :
, . , / , 60% .
, , - , --.
!