输入数据(Input Data)
减少损失(Reduce Loss)
解释(Explained)
上述模型执行 4 个关键步骤:数据收集、数据准备、模型训练、模型评估。
在接下来的章节中,你将学习如何编写代码来实现上述示例的完整复现。学习如何获取数据、清理数据以及绘制数据图表。
你还将学习如何构建 TensorFlow 模型,并训练该模型:
可视化(使用 tfjs-vis)
tfjs-vis是 TensorFlow.js 生态中专为机器学习可视化设计的高效工具库,其轻量级特性使其成为浏览器端模型可视化的理想选择。
✅ 该库的核心优势:
1. 专业可视化套件
- 提供丰富的机器学习专用可视化组件
- 深度集成 TensorFlow 对象可视化功能
2. 智能化展示管理
- 内置 Visor 可视化面板系统
- 支持模态浏览器窗口的组织展示
- 可灵活管理多种可视化内容
3. 强大的扩展能力
- 无缝兼容主流可视化库(d3/Chart.js/Plotly.js)
- 支持自定义可视化工具集成
- 提供开放的扩展接口
该库通过高度优化的可视化管线,显著提升了模型开发过程中的数据洞察效率,是 TensorFlow.js 开发者不可或缺的视觉化分析工具。
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教程介绍
机器学习是人工智能的子领域,通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并做出预测或决策。
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