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ml5-library

针对艺术家和开发者的开源机器学习Web库

ml5.js是基于TensorFlow.js构建的开源机器学习库,旨在为艺术家、开发者和学生提供易于访问和使用的机器学习技术。该库支持在浏览器中直接使用多种算法和模型,并注重伦理性计算与数据的公正使用。ml5.js不仅涵盖示例代码、教程和数据集,还构建了一体化的学习和交流平台。

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集
GithubJavaScriptml.jsnpm开源项目机器学习
ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具,覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具,每个模块都附有详细的链接说明,便于开发者快速找到和使用所需功能。
p5.js - 开源JavaScript创意编程库
GithubJavaScript库p5.js创意编程可视化开源开源项目
p5.js是一个开源JavaScript库,为创意编程提供全面支持。它包含完整的绘图工具集,可用于开发音视频、交互式、实验性和生成式网页作品。用户可将网页作为画布,利用简洁的API进行创作。p5.js支持多语言,提供详细文档和示例,并拥有活跃的社区。该库鼓励迭代和探索性编程,旨在为各类用户提供学习、创作和分享的平台。
tfjs - 支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库
APIGithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习模型转换
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库,专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型,包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台,满足不同项目的需求。
huggingface.js - 与现代浏览器和Node.js集成的Hugging Face机器学习JS库
APIGithubHugging FaceJavaScript开源项目机器学习
Huggingface.js是多个JS库的集合,用于与Hugging Face API交互,支持创建或删除仓库、上传下载文件及调用超过10万个机器学习模型。兼容现代浏览器和Node.js 18以上版本,并通过NPM或CDN静态托管进行安装。主要功能包括推理服务、自然语言界面和远程文件解析,适用于多种机器学习应用场景。
ai4artists - AI与艺术结合的资源,包括深度学习课程、视频、技术文献和创意工具
AIArtCreative CodingDeep LearningDiffusion ModelsGithub开源项目
提供多种AI与艺术结合的资源,包括深度学习课程、视频、技术文献和创意工具。从基础知识到高级教程,以及最新的研究论文和方法,如扩散模型和神经辐射场。还包含艺术家和机构的介绍,助力创意工作者探索AI的无限可能。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
ml-visuals - 免费获取开源机器学习视觉素材
GithubGoogle幻灯片ML Visualsdair.ai开源项目机器学习科学传播
ML Visuals 是由 dair.ai 社区发起的开源项目,提供超过100个由社区贡献的专业视觉和图形资料,用于支持科学交流。这些资源可用于机器学习演示或博客文章,广泛应用于学术研究和教学等多种场景。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
tfjs-examples - TensorFlow.js机器学习示例集 涵盖浏览器和Node.js应用
GithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习浏览器深度学习
tfjs-examples是一个包含多种TensorFlow.js机器学习示例的项目。涵盖图像分类、文本生成、强化学习等领域,展示了TensorFlow.js在浏览器和Node.js环境中的应用。示例包括模型训练和推理部署,为开发者提供了实用的学习资源和参考案例。
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