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

1:17:51
 
Поделиться
 

Manage episode 339735561 series 3315858
Сделано Skillbox Media Code и найдено благодаря Player FM и нашему сообществу. Авторские права принадлежат издателю, а не Player FM, и аудиоматериалы транслируются прямо с его сервера. Нажмите на кнопку Подписаться, чтобы следить за обновлениями через Player FM или скопируйте и вставьте ссылку на канал в другое приложение для подкастов.
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.
Гость: 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.
Полезные ссылки:

— TensorFlow: https://www.tensorflow.org.

— TensorFlow.js: https://www.tensorflow.org/js.

— Keras layers: https://keras.io/api/layers.

— NumPy: https://numpy.org.

— GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot.

— AI Copywriting: https://gerwin.io.

— DALL·E 2: https://openai.com/dall-e-2.

— Художник Павел Пиловец с помощью искусственного интеллекта нарисовал гербы белорусских городов с героями фэнтези: https://bit.ly/3RavUZe.
— Прототипирование игр: https://bit.ly/3R7jVeM.

— Language Model (LaMDA): https://en.wikipedia.org/wiki/LaMDA.

— DALL·E 2 в Cosmopolitan: https://bit.ly/3Twwge0.

— Трансформеры в поиске «Яндекса»: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/529658.

Где подписаться на обновления подкаста и наши новые статьи?

— Сайт медиа: skillbox.ru/media/code

— Twitter: twitter.com/ludi_and_code

— «ВКонтакте»: vk.com/the_code_group

— Telegram: https://t.me/skillbox_media_code

— «Яндекс.Дзен»: zen.yandex.ru/id/61703c7dbf091a795da970c0

Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code

46 эпизодов