LabEx のこの包括的なプロジェクトで、Web アプリケーションの機械学習の力を解き放ちます。この実践コースでは、Flask Web アプリケーション内で TensorFlow.js を使用して事前トレーニングされた MobileNetV2 モデルをデプロイし、ブラウザーで直接シームレスな画像分類を可能にする方法を学びます。
デジタル環境が進化し続けるにつれて、機械学習 (ML) の最新の進歩を活用したインタラクティブで応答性の高い Web アプリケーションの需要が高まっています。このプロジェクト「TensorFlow.js と Flask を使用した MobileNet のデプロイ」では、このようなアプリケーションを構築するスキルを身につけ、深層学習のパワーをユーザーの指先に届けることができます。
このプロジェクトを通じて、あなたは次の重要な側面を探索しながら、エキサイティングな旅に乗り出すことになります:
事前トレーニングされた MobileNetV2 モデルを Keras から TensorFlow.js 互換形式にエクスポートして、Web アプリケーションとのシームレスな統合を可能にする方法を学びます。
Web コンテンツと機械学習モデルを提供し、インタラクティブな Web アプリに堅牢なバックエンドを提供するためのシンプルな Flask アプリケーションを作成するプロセスを学びましょう。
ユーザーが分類用の画像をアップロードして表示できるようにする HTML ページのデザイン技術を学び、魅力的でユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを作成します。
TensorFlow.js のパワーを探索し、エクスポートされたモデルをブラウザーにロードしてクライアント側の機械学習機能を有効にする方法を学びます。
MobileNetV2 モデルの入力要件に一致するように画像を前処理することの重要性を理解し、JavaScript で必要な手順を実装します。
ブラウザで機械学習モデルを実行し、分類結果を Web ページに動的に表示して、ユーザーにリアルタイムの洞察を提供する魔法を目撃してください。
このプロジェクトを完了すると、次のことができるようになります:
LabEx が提供するステップバイステップのチュートリアルは、学習プロセスを通じて学習者をガイドできるように細心の注意を払って設計されています。各ステップは自動検証によってサポートされており、学習者は進捗状況と理解に関するタイムリーなフィードバックを確実に受け取ることができます。この構造化された学習体験は強固な基礎を構築するのに役立ち、AI を活用した学習アシスタントがその体験を次のレベルに引き上げます。
LabEx の AI 学習アシスタントは、コード エラーの修正や概念の説明を提供することで、学習者が課題を克服し、理解を深めるのに役立つ貴重なサポートを提供します。このパーソナライズされた支援により、学習者は決して迷ったり圧倒されたりすることがなくなり、前向きで生産的な学習環境が促進されます。
オンライン学習の利便性と、実践的な演習や AI 主導のサポートの力を組み合わせることで、LabEx は学習者が自分の可能性を最大限に引き出し、プログラミングと機械学習のスキルを習得するまでの道のりを加速できるようにします。
以上が推奨プロジェクト: TensorFlow.js と Flask を使用した MobileNet のデプロイの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。