« TensorFlow.js » : différence entre les versions
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[https://www.tensorflow.org/js?hl=fr TensorFlow.js] est une [[bibliothèques JavaScript|bibliothèque]] pour le ''machine learning'' avec [[JavaScript]]. Elle a été développée et est maintenu par Google. Elle permet d'intégrer des fonctionnalités liées à des [[algorithme|algorithmes]] génératifs avec [[Node.js]] ou directement dans le navigateur, ce qui permet notamment de mélanger le ''machine learning'' avec l'[[interactivité avec JavaScript]]. | [https://www.tensorflow.org/js?hl=fr TensorFlow.js] est une [[bibliothèques JavaScript|bibliothèque]] pour le ''machine learning'' avec [[JavaScript]]. Elle a été développée et est maintenu par Google. Elle permet d'intégrer des fonctionnalités liées à des [[algorithme|algorithmes]] génératifs avec [[Node.js]] ou directement dans le navigateur, ce qui permet notamment de mélanger le ''machine learning'' avec l'[[interactivité avec JavaScript]]. La bibliothèque peut fournir des modèles déjà prêts (i.e. ''pre-trained models'') ou peut intégrer des nouveaux modèles entraînés par l'utilisateur, par exemple avec [https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]. | ||
Cette page propose un survol de la bibliothèque et renvoie à des ressources en fin de page pour plus de détails. | |||
== Environnement et installation == | |||
=== Navigateur === | |||
=== Serveur avec Node.js === | |||
== Modèles == | |||
=== Modèles existants === | |||
=== Nouveau modèles === | |||
== Exemples de simples applications == | |||
== Conclusion == | |||
== Ressources == | |||
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[[Category: Tutoriel]] | [[Category: Tutoriel]] | ||
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Version du 2 octobre 2023 à 13:50
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Introduction
TensorFlow.js est une bibliothèque pour le machine learning avec JavaScript. Elle a été développée et est maintenu par Google. Elle permet d'intégrer des fonctionnalités liées à des algorithmes génératifs avec Node.js ou directement dans le navigateur, ce qui permet notamment de mélanger le machine learning avec l'interactivité avec JavaScript. La bibliothèque peut fournir des modèles déjà prêts (i.e. pre-trained models) ou peut intégrer des nouveaux modèles entraînés par l'utilisateur, par exemple avec Teachable Machine.
Cette page propose un survol de la bibliothèque et renvoie à des ressources en fin de page pour plus de détails.