Kezdő gépi tanulás a böngészőben: Gyorstalpaló útmutató a járáselemzéshez JavaScript és Tensorflow.Js segítségével

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Beginning Machine Learning in the Browser: Quick-Start Guide to Gait Analysis with JavaScript and Tensorflow.Js

Könyv tartalma:

1. fejezet: Mi a gépi tanulás (ML)? A Java Script (JS) alapjai Programozás a böngészőben Java Script használatával Grafika és interaktív feldolgozás a böngészőben Java Script könyvtárak használatával A P5 használatának kezdetei. JS és az ML5. JS referenciák.

Fejezet: Emberi póz becslése a böngészőben Böngésző alapú adatfeldolgozás Posenet vs Openpose modellek Emberi póz becslése az ML5. Posenet bemenetek, kimenetek és a Posenet modell adatszerkezetei Hivatkozások.

fejezet: Emberi pózok osztályozása ML neurális hálózatot használó osztályozási technikák a böngészőben Emberi pózok osztályozása a Posenet modell kimenetei alapján Pózok figyelembevétele a Posenet modell bizalmi pontszámainak felhasználásával Adattárolás a Posenet modell kimeneteivel kapcsolatos JSON formátumokban Hivatkozások.

Fejezet: Járáselemzés Normális vs. abnormális járásminták A járásminták meghatározása a modellek küszöbértékeinek felhasználásával Felhasználói felület tervezése és fejlesztése a járásminták megfigyeléséhez A járásminták valós idejű adatvizualizációja a böngészőben Hivatkozások.

5. fejezet: A kulcsfogalmak jövőbeli lehetséges alkalmazásai.