JavaScript ve TensorFlow.js ile Pratik Makine Öğrenmesi

Web geliştiricilerinin artık güçlü makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için Python öğrenmeleri gerekmiyor. TensorFlow.js ile, sahip olduğunuz JavaScript becerilerini kullanarak akıllı modelleri doğrudan tarayıcıda veya sunucuda çalıştırabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. Bu metin tabanlı kurs, sizi temel makine öğrenimi kavramlarından temiz, işlevsel yapay zeka kodu yazmaya götürür. Sinirsel ağların verileri nasıl işlediğini, modern asynchronous JavaScript kullanarak modelleri nasıl eğittiğini ve web ortamlarında gerçek zamanlı tahminler yapmanın nasıl yapılacağını anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi kavramlarını, tensörleri ve sinir ağı mimarilerini zeminten anlayın. - Modern JavaScript dizi yöntemleri ve async veri boru hatlarını kullanarak ham verileri hazırlayın ve temizleyin. - Sürekli sayısal değerleri tahmin etmek için doğrusal gerileme modellerini oluşturun, derleyin ve eğitin. - Karmaşık veri noktalarını kategorize etmek için ikili ve çoklu sınıf sınıflandırma modellerini uygulayın. - Asynchronous eğitim döngüsü yönetmek ve modern JS paternleri kullanarak model performansını optimize etmek. - Web uygulamaları ve arka Node.js ortamları içinde eğitilmiş modelleri dağıtın. Kurs, temel makine öğrenimi terminolojisi ve tensör matematiği ile başlar ve daha sonra veri hazırlama, model mimarisi, eğitim ve değerlendirme aşamalarını adım adım geçer. Anlayışınızı pekiştirmek için tasarlanmış kavramsal parçalanmalar ve pratik kod uygulamalarını okuyabilirsiniz. Bu ders, yapay zeka dünyasına girmek isteyen web geliştiricileri ve JavaScript tutkunları için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi geçmişi gerekmez, ancak JavaScript sintaksının temel anlayışı tavsiye edilir. JavaScript projelerinizde makine öğrenmesinin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.