Engenharia de conjuntos de dados TensorFlow.js: Machine Learning em JavaScript

O machine learning não é apenas sobre treinar modelos, ele começa com dados de alta qualidade. Se você é um desenvolvedor JavaScript que quer entrar no mundo da IA, aprender a coletar, limpar e estruturar seus conjuntos de dados é o primeiro passo mais importante. Neste curso escrito, você aprenderá a criar, particionar e formatar conjuntos de dados de treinamento e teste diretamente em JavaScript usando o TensorFlow.js. Você passará de escrever código web padrão para gerenciar Tensors, estruturar dados brutos e preparar entradas que os modelos de machine learning possam realmente entender. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina, incluindo tensores, conjuntos de treinamento e métricas de avaliação. - Estruture dados brutos em partições de treinamento e teste limpas usando JavaScript moderno. - Carregue dados externos de forma eficiente usando as APIs async / wait e fetch modernas em ambientes Node.js e navegador. - Converta entradas brutas em objetos Tensor otimizados prontos para o consumo do modelo. - Gerencie a memória de forma eficiente usando técnicas de gerenciamento de memória TensorFlow.js como tf.tidy. - Avalie o desempenho do modelo comparando previsões com conjuntos de dados de teste dedicados. Você começará dominando os termos fundamentais de aprendizado de máquina e a matemática por trás dos tensores. A partir daí, você progredirá através de guias práticos escritos que mostram como carregar, limpar e dividir dados, culminando em um fluxo de trabalho sólido para alimentar conjuntos de dados em redes neurais. Este curso é projetado para desenvolvedores iniciantes de JavaScript que querem aprender o lado da engenharia de dados do aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia em IA ou ciência de dados. Comece a ler hoje para desbloquear o poder do machine learning em seus aplicativos JavaScript.