Beginning Machine Learning in the Browser

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Quick-start Guide to Gait Analysis with JavaScript and TensorFlow.js

Kartoniert/Broschiert
Springer, 2021, 182 Seiten, Format: 15,5x1x23,5 cm, Artikeltyp: Englisches Buch, EAN: 9781484268421, Bestell-Nr: 48426842UA

Produktbeschreibung


Apply Artificial Intelligence techniques in the browser or on resource constrained computing devices. Machine learning (ML) can be an intimidating subject until you know the essentials and for what applications it works. This book takes advantage of the intricacies of the ML processes by using a simple, flexible and portable programming language such as JavaScript to work with more approachable, fundamental coding ideas. 

Using JavaScript programming features along with standard libraries, you\'ll first learn to design and develop interactive graphics applications. Then move further into neural systems and human pose estimation strategies. For training and deploying your ML models in the browser, TensorFlow.js libraries will be emphasized.

After conquering the fundamentals, you\'ll dig into the wilderness of ML. Employ the ML and Processing (P5) libraries for Human Gait analysis. Building up Gait recognition with themes, you\'ll come to understand a variety of ML implementation issues. For example, you\'ll learn about the classification of normal and abnormal Gait patterns.

With Beginning Machine Learning in the Browser, you\'ll be on your way to becoming an experienced Machine Learning developer.

What You\'ll Learn


Work with ML models, calculations, and information gatheringImplement TensorFlow.js libraries for ML modelsPerform Human Gait Analysis using ML techniques in the browser


Who This Book Is For

Computer science students and research scholars, and novice programmers/web developers in the domain of Internet Technologies

Inhaltsverzeichnis:

Chapter 1: What is Machine Learning (ML)?     Basics of Java Script (JS)     Programming in the browser using Java Script     Graphics and Interactive processing in the browser using Java Script libraries     Getting started with P5.JS and ML5.JS     References
Chapter 2: Human Pose Estimation in the Browser     Browser based data processing     Posenet vs Openpose models     Human pose estimation using ML5.Posenet     Inputs, Outputs and Data structures of Posenet model     References
Chapter 3: Human Pose Classification      Classification techniques using ML Neural Network in the browser     Human Pose classification based on the outputs of Posenet model     Consideration of poses using Confidence scores of Posenet model     Storage of data using JSON formats related to the outputs of Posenet model     References
Chapter 4: Gait Analysis     Normal vs Abnormal Gait patterns     Determination of Gait patterns using threshold values of the models     User Interface design and development for monitoring of Gait patterns     Real-Time data visualization of the Gait patterns on the browser     References
Chapter 5: Future Possible Applications of Key Concepts

1 Mängelexemplare sind Bücher mit leichten Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer auf dem Umschlag, Beschädigungen/Dellen am Buchschnitt oder ähnlichem. Dieses Bücher sind durch einen Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet. Die frühere Buchpreisbindung ist dadurch aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

2 Mängelexemplare sind Bücher mit leichten Beschädigungen wie angestoßenen Ecken, Kratzer auf dem Umschlag, Beschädigungen/Dellen am Buchschnitt oder ähnlichem. Dieses Bücher sind durch einen Stempel "Mängelexemplar" als solche gekennzeichnet. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den ehemaligen gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

3 Die Preisbindung dieses Artikels wurde aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen gebundenen Ladenpreis.

4 Der Preisvergleich bezieht sich auf die ehemalige unverbindliche Preisempfehlung des Herstellers.

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