Нееееет!!! ML на JavaScript с TensorFlow.js: зачем выбирать путь ситха и как по нему идти

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

• tensorflow_js
• tensorflowjs_en
• tensorflow_py
• PyTorch_ru
• PyTorch_en

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

Слушать выпуск