原创 JavaScript机器学习路线

发布时间:2020-01-07 16:44:49 浏览 2129 来源:博学谷 作者:吾非鱼

      JavaScript机器学习路线,JavaScript作为实现语言以Tensorflow.js作为主要框架,学习掌握神经网络和机器学习的理论知识,能够开发项目。

    JavaScript机器学习路线

     

      关于JavaScript学习框架有很多,例如:DeepLearn.js,PropelJS,ML-JS,ConvNetJS,KeraJS,STDLib,Limdu.js和Brain.js。学习的主要目标,使用JavaScript的机器学习开发者,会经常寻找可用于不同机器学习算法来训练机器学习模型的JS框架。


      一起来看下JavaScript机器学习路线:
      1、机器学习与神经网络
      2、Tensorflow.js核心框架,
      3、线性回归,神经网络模型,神经元为机器学习的起点
      4、归一化
      5、逻辑回归
      6、 多层神经网络
      7、多分类,学习使用softmax 和交叉熵两个算法来让神经网络进行多分类
      8、 欠拟合与过拟合
      9、使用卷积神经网络(CNN)识别手写数字
      10、使用预训练模型进行图片分类
      11、基于迁移学习的图像分类器:商标识别
      12、使用预训练模型进行语音识别,在浏览器里进行语音识别。
      13、基于迁移学习的语音识别器:声控轮播图
      14、Python 与 JavaScript 模型互转


      学习过程中把 Python 模型转为 JS 模型,部署到浏览器。对 JS 模型进行分片、压缩、加速等各种优化转换等知识点,学习目标学会使用tensorflow.js创建机器学习模型。

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