I like how you explained it in an easy to understand way.

funky8568407

JavaScript, which is known to all web developers, now explore the world of machine learning with this powerful language! This course learns how to build and deploy machine learning models using JavaScript and the powerful machine learning library Tensorflow.js. It guides you step-by-step through all the technologies required to develop web-based machine learning applications. Through this course, learners will systematically understand the core principles of machine learning. In addition, you will learn how to develop deep learning models using JavaScript and Tensorflow.js APIs, how to utilize transfer learning based on pre-trained models, and how to apply all this knowledge interactively in a browser environment.

trimurti

Machine Learning with JavaScript and Tensorflow.js

이론과 실습 한 번에

이론 실습 모두

딥러닝머신러닝

Artificial Neural Network

인공신경망

tensorflow

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

Deep Learning(DL)

딥러닝

자바스크립트

JavaScript

tensorflow-js

JavaScript와 Tensorflow.js로 배우는 머신러닝

교육 환경 준비

머신 러닝과 Tensorflow.js 개요

Neural Network 개요

Tensors and Operations

Neural Network 의 훈련 원리

선형 회귀 (Linear Regression)

이진 분류 (Logistic Regression)

다중 분류 (Multiclass Classification)

Transfer Learning (전이 학습)

마무리