Introducción a machine learning con JavaScript
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Este documento presenta una introducción a machine learning con JavaScript. Explica conceptos básicos como aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Luego describe alternativas populares para machine learning en JavaScript como brain.js y TensorFlow.js. Finalmente, ofrece un ejemplo de código de reconocimiento de escritura con TensorFlow.js.
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- 20. http://manuelzapata.co Características generales ◎Sucesor de deeplearn.js (ahora TensorFlow.js Core). ◎API de bajo nivel para álgebra lineal. ◎API de alto nivel para capas. ◎Se pueden crear modelos directamente en el navegador. ◎Se pueden importar modelos de TensorFlow y Keras. ◎API similar al de Python, pero aún no lo iguala. 20
- 22. http://manuelzapata.co Tensores Un conjunto de valores numéricos, de una o más dimensiones. Son inmutables. Funciones tf.tensor tf.tensor2d tf.scalar tf.zeros tf.tensor1d tf.ones 22
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- 27. Un último ejemplo Reconocimiento de escritura 27
- 28. 4. Cierre 28
- 29. http://manuelzapata.co ¿Por dónde empezar? ◎Página oficial de TensorFlow.js. ◎Video de lanzamiento de TensorFlow.js. ◎Nanodegree de machine learning de Udacity. ◎Especialización de deep learning de Coursera. ◎Machine learning crash course de Google. ◎Google Cloud AI. ◎Machine learning en AWS. 29
- 31. ¡Mil gracias! 31
Notas del editor
- Características del ejemplo - Utiliza redes neuronales. - El conjunto de datos de entrenamiento se genera en el navegador. - El entrenamiento se ejecuta en el navegador. - Emplea TensorFlow.js.
- Revisión muy general.
- http://bigdata-madesimple.com/machine-learning-explained-understanding-supervised-unsupervised-and-reinforcement-learning/
- https://medium.com/machine-learning-101/chapter-3-decision-trees-theory-e7398adac567
- https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/linear-regression-using-spss-statistics.php
- https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/r1.8.0/samples/core/get_started/eager.ipynb
- Características del ejemplo - Utiliza redes neuronales. - El conjunto de datos de entrenamiento se genera en el navegador. - El entrenamiento se ejecuta en el navegador. - Emplea TensorFlow.js.
- Revisión muy general.
- Compromise Procesamiento de lenguajes naturales. ml.Js Utilitarios para machine learning y análisis numérico.
- Revisión muy general.
- Características del ejemplo - Utiliza redes neuronales. - El conjunto de datos de entrenamiento se genera en el navegador. - El entrenamiento se ejecuta en el navegador. - Emplea TensorFlow.js.
- Características del ejemplo - Utiliza redes neuronales. - El conjunto de datos de entrenamiento se genera en el navegador. - El entrenamiento se ejecuta en el navegador. - Emplea TensorFlow.js.
- Revisión muy general.
- Características del ejemplo - Utiliza redes neuronales. - El conjunto de datos de entrenamiento se genera en el navegador. - El entrenamiento se ejecuta en el navegador. - Emplea TensorFlow.js.