Ingeniería de conjuntos de datos de TensorFlow.js: aprendizaje automático en JavaScript

Si eres un desarrollador de JavaScript que quiere adentrarse en el mundo de la IA, aprender a recopilar, limpiar y estructurar tus conjuntos de datos es el primer paso más importante que debes dar. En este curso escrito, aprenderá a crear, particionar y formatear conjuntos de datos de entrenamiento y prueba directamente en JavaScript usando TensorFlow.js.Hará la transición de escribir código web estándar a administrar Tensors, estructurar datos en bruto y preparar entradas que los modelos de aprendizaje automático puedan comprender. Lo que aprenderás: - Comprenda los conceptos básicos de aprendizaje automático, incluidos los tensores, los conjuntos de entrenamiento y las métricas de evaluación. - Estructure los datos sin procesar en particiones de entrenamiento y prueba limpias usando JavaScript moderno. - Cargue datos externos de manera eficiente utilizando API de recuperación asincrónica / espera y moderna en Node.js y entornos de navegador. - Convierta las entradas en bruto en objetos Tensor optimizados listos para el consumo del modelo. - Administre la memoria de manera eficiente utilizando técnicas de administración de memoria TensorFlow.js como tf.tidy. - Evalúe el rendimiento del modelo comparando las predicciones con los conjuntos de datos de prueba dedicados. Comenzará dominando los términos fundamentales del aprendizaje automático y las matemáticas detrás de los tensores, y a partir de ahí avanzará a través de guías prácticas escritas que le mostrarán cómo cargar, limpiar y dividir datos, culminando en un flujo de trabajo sólido para alimentar conjuntos de datos en redes neuronales. Este curso está diseñado para desarrolladores de JavaScript principiantes que desean aprender el lado de ingeniería de datos del aprendizaje automático.No se requiere experiencia previa en IA o ciencia de datos. Comience a leer hoy para desbloquear el poder del aprendizaje automático en sus aplicaciones JavaScript.