Нееееет!!! ML на JavaScript с : зачем выбирать путь ситха и как по нему идти

Мы продолжаем розыгрыш двух крутых книг о программировании и IT из личной библиотеки ведущего подкаста. Это последнее издание «Современных компьютерных сетей» Танненбаума и легендарный «Код» Петцольда. Принять участие в розыгрыше очень просто: до 10 сентября оставьте любой отзыв о нашем подкасте на вашей любимой платформе. После 10 сентября мы выберем двух победителей, которые и получат книги. ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ: когда будете оставлять отзыв, укажите в графе «имя» свой ник в Telegram — чтобы мы могли связаться с вами и отправить вам книгу :) Гость: Алексей Охрименко. Techlead AI/Voices в KION. Помогает интегрировать ML-решения во все клиенты Android, ATV, iOS. Позиционирует себя не как фанатика, а скорее как фаната JavaScript ML. Содержание выпуска — Что такое и для чего используются TensorFlow и . — Возможности современного ML. — Классический путь ML-джедая (Python, TensorFlow/Keras, NumPy, Pandas, Matplotlib). — Тёмный путь JavaScript-ситха (TypeScript, , , Plotly/Nodeplotlib). — PyTorch и . — Трудности ML, которые только мотивируют: ML-скептицизм, 5% ошибок и невозможность решить все задачи. — Зачем писать ML-решения на JavaScript и в каких задачах это уместно. — Плюсы и минусы работы с ML с помощью JavaScript. — Инструментарий для работы с ML в JS. — Интересные способы применения ML в браузере на стороне клиента. — Интересные способы применения ML в React Native. — Интересные способы применения ML в . — Как переложить все расходы за обсчёт ML на сторону клиента и что будет с безопасностью. — Как появился . Как он работает с JS и WebAssembly. — Сравнительные характеристики и оригинального TensorFlow. — Почему Т в браузере уже совсем не медленный. — Цена Inference и почти бесплатный вывод. — Хороший уровень privacy клиентов. — Обучение прямо на девайсе. — Какую долю рынка занимают ML-решения на JS и растёт ли этот рынок. — Как сильно отстаёт от основного TensorFlow и какие фичи привносит. — Keras layers и NumPy. — Фронтенд и бэкенд в TensorFlow. CPU, WebGL, CUDA (). — Появится ли PyTorch для JS-мира. Сообщества по TensorFlow/ в Telegram Полезные ссылки TensorFlow: . : Keras layers: NumPy: . GitHub Copilot: AI Copywriting: . DALL·E 2: Художник Павел Пиловец с помощью искусственного интеллекта нарисовал гербы белорусских городов с героями фэнтези: Прототипирование игр: Language Model (LaMDA): DALL·E 2 в Cosmopolitan: Трансформеры в поиске «Яндекса»: Artbreeder: . Neural Network Playground: . Teachable Machine: . ML Block: . GAN Lab: Улучшение скорости приложения: Выпуск подкаста «Люди и код» про машинное обучение: Выпуск подкаста «Люди и код» про квантовые вычисления: Сервис удаления фона: . Mortal Combat с : Фреймворк ONNX для PyTorch: Книга Эндрю Траска «Грокаем глубокое обучение». Набор моделей под : Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: @. Где подписаться на обновления подкаста и наши новые статьи: Сайт медиа: Twitter: «ВКонтакте»: Telegram: «Яндекс.Дзен»: Стартовать в программировании вместе со Skillbox: Наш подкаст удобно слушать на популярных платформах: Castbox: «Яндекс.Музыка»: Apple Podcasts: Подписывайтесь, ставьте лайки, делитесь с друзьями и оставляйте комментарии!