TensorFlow.js

Wir haben in das MyOOS Projekt TensorFlow.js aufgenommen. TensorFlow.js steht allen Entwicklern ab der kommenden MyOOS Version 2.4.57 zur Verfügung

TensorFlow.js Beispiele

• GitHub – tensorflow/tfjs-examples: Examples built with TensorFlow.js – Dieses Repository enthält eine Reihe von Beispielen, die mit TensorFlow.js implementiert sind. Jedes Beispielverzeichnis ist eigenständig, so dass das Verzeichnis in ein anderes Projekt kopiert werden kann.
• TensorFlow.js demos – Sehen Sie sich Beispiele und Live-Demos an, die mit TensorFlow.js erstellt wurden. Sie können verschiedene Anwendungsfälle wie Gesichtserkennung, Objekterkennung, Spielsteuerung, Musikgenerierung und mehr ausprobieren.
• TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers – TensorFlow.js ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen in JavaScript. Entwickeln Sie ML-Modelle in JavaScript und verwenden Sie ML direkt im Browser oder in Node.js. Tutorials zeigen Ihnen, wie Sie TensorFlow.js mit vollständigen, durchgehenden Beispielen verwenden können. Vortrainierte, einsatzbereite Modelle für häufige Anwendungsfälle.

Was sind einige Anwendungsfälle von TensorFlow.js im eCommerce-Bereich?

TensorFlow.js ist eine JavaScript-Bibliothek für maschinelles Lernen im Browser oder in Node.js. Sie können damit ML-Modelle erstellen und verwenden, die verschiedene Anwendungsfälle im eCommerce-Bereich unterstützen können. Hier sind einige Beispiele:

• Bildklassifizierung und Objekterkennung: Sie können TensorFlow.js verwenden, um Bilder von Produkten zu klassifizieren und relevante Attribute wie Farbe, Form, Größe usw. zu erkennen. Dies kann Ihnen helfen, bessere Such- und Empfehlungsfunktionen für Ihre Kunden zu bieten. Sie können auch TensorFlow.js verwenden, um Objekte in Bildern zu erkennen und zu verfolgen, z.B. um die Verfügbarkeit von Produkten im Lager zu überprüfen oder um virtuelle Anproben zu ermöglichen.
• Textverständnis und -erzeugung: Sie können TensorFlow.js verwenden, um Texte von Kundenbewertungen, Beschwerden, Anfragen usw. zu analysieren und zu verstehen. Dies kann Ihnen helfen, die Stimmung, die Absicht und die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu erfassen und entsprechend zu reagieren. Sie können auch TensorFlow.js verwenden, um Texte zu generieren, z.B. um Produktbeschreibungen, Werbetexte oder Chatbot-Antworten zu erstellen.
• Anomalieerkennung und Betrugsprävention: Sie können TensorFlow.js verwenden, um anomale Muster in Ihren Daten zu erkennen, z.B. ungewöhnliche Transaktionen, verdächtige Aktivitäten oder fehlerhafte Produkte. Dies kann Ihnen helfen, Betrug, Diebstahl oder Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.

Wenn Sie mehr über TensorFlow.js erfahren möchten, können Sie sich diese Ressourcen ansehen:

• TensorFlow.js: An intro and analysis with use cases – Dieser Blogbeitrag gibt eine Einführung in TensorFlow.js und analysiert seine Funktionen, seine Zukunft und wie es Ihnen helfen kann.
• Case Studies and Mentions | TensorFlow – Diese Seite zeigt Ihnen, wie verschiedene Unternehmen aus einer Vielzahl von Branchen ML einsetzen, um ihre größten Probleme zu lösen.
• TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers – Dies ist die offizielle Website von TensorFlow.js, wo Sie Tutorials, Demos, Modelle und API-Dokumentation finden können.

Wie kann ich TensorFlow.js in mein eCommerce-Projekt integrieren?

Um TensorFlow.js in Ihr eCommerce-Projekt zu integrieren, müssen Sie zunächst die Bibliothek in Ihrer Web- oder Node.js-Umgebung installieren und verwenden. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun, je nach Ihren Anforderungen und Präferenzen. Hier sind einige Schritte, die Sie befolgen können:

• Installieren Sie TensorFlow.js aus einem Skript-Tag: Dies ist die einfachste Methode, um TensorFlow.js in Ihrem Browser-basierten Projekt zu verwenden. Sie müssen nur das folgende Skript-Tag in Ihre HTML-Datei einfügen:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>

Dies macht tf als globale Variable verfügbar, mit der Sie ML-Modelle definieren und verwenden können. Sie können auch vortrainierte Modelle aus dem Internet laden und in Ihrem Browser verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Setup-Tutorial.

• Installieren Sie TensorFlow.js aus NPM: Dies ist eine flexiblere Methode, um TensorFlow.js in Ihrem Web- oder Node.js-Projekt zu verwenden. Sie müssen zuerst TensorFlow.js als Abhängigkeit in Ihrem Projekt installieren, z.B. mit dem Befehl:

npm install @tensorflow/tfjs

Dann können Sie TensorFlow.js in Ihrem JavaScript-Code importieren, z.B. mit:

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

Sie können auch verschiedene Versionen von TensorFlow.js installieren, je nachdem, ob Sie native C++-Bindings, GPU-Beschleunigung oder eine reine JavaScript-Version verwenden möchten. Weitere Informationen finden Sie im Setup-Tutorial.

• Verwenden Sie einen Build-Tool wie Parcel, webpack oder Rollup: Dies ist eine fortgeschrittene Methode, um TensorFlow.js in Ihrem Web-Projekt zu verwenden. Sie ermöglicht es Ihnen, Ihre JavaScript-Dateien zu bündeln, zu verarbeiten und zu optimieren. Sie müssen zuerst TensorFlow.js aus NPM installieren und dann einen Build-Tool Ihrer Wahl konfigurieren, um TensorFlow.js in Ihrem Projekt zu verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Bundling-Tutorial.

Ja, Sie können TensorFlow.js mit anderen Bibliotheken wie React oder Vue verwenden, um interaktive und intelligente Webanwendungen zu erstellen. Es gibt einige Beispiele und Tutorials, die Ihnen zeigen, wie Sie TensorFlow.js in Ihre bestehenden oder neuen Projekte integrieren können. Hier sind einige Ressourcen, die Sie nützlich finden könnten:

• Run Machine Learning models in your browser with TensorFlow.js (ReactJS) – Dieser Blogbeitrag zeigt Ihnen, wie Sie ein vortrainiertes Bildklassifizierungsmodell in ein ReactJS-Projekt laden und verwenden können.
• Set up a TensorFlow.js project – Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie TensorFlow.js in einer Browser- oder Node.js-Umgebung installieren und verwenden können. Es erklärt auch, wie Sie TensorFlow.js mit einem Build-Tool wie Parcel, webpack oder Rollup verwenden können.
• Custom object detection in the browser using TensorFlow.js – Dieser Blogbeitrag zeigt Ihnen, wie Sie ein benutzerdefiniertes Objekterkennungsmodell in Python trainieren und dann in den Browser übertragen können. Es verwendet Vue als Frontend-Bibliothek.

Wie kann ich TensorFlow.js in meine Node.js-Anwendung integrieren?

Um TensorFlow.js in Ihre Node.js-Anwendung zu integrieren, müssen Sie zunächst eine der verfügbaren TensorFlow.js-Pakete für Node.js installieren. Es gibt drei Optionen, je nachdem, ob Sie TensorFlow.js mit nativen C++-Bindings, GPU-Beschleunigung oder einer reinen JavaScript-Version verwenden möchten. Hier sind die Befehle, um die Pakete zu installieren:

• Option 1: Installieren Sie TensorFlow.js mit nativen C++-Bindings: Dieses Paket ermöglicht es Ihnen, TensorFlow.js mit der TensorFlow C-Bibliothek zu verwenden, die auf der CPU läuft. Es bietet eine hohe Leistung und Hardwarebeschleunigung für lineare Algebra-Berechnungen. Es funktioniert auf Linux, Windows und macOS Plattformen, wo TensorFlow unterstützt wird.

npm install @tensorflow/tfjs-node

• Option 2: Installieren Sie TensorFlow.js für GPU: Dieses Paket ermöglicht es Ihnen, TensorFlow.js mit der TensorFlow C-Bibliothek zu verwenden, die auf der GPU mit CUDA läuft. Es bietet eine noch höhere Leistung als die CPU-Version, ist aber nur auf Linux verfügbar. Sie müssen CUDA auf Ihrem Rechner mit einer NVIDIA-Grafikkarte installiert haben, bevor Sie dieses Paket verwenden können.

npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu

• Option 3: Installieren Sie die reine JavaScript-Version: Dieses Paket ermöglicht es Ihnen, TensorFlow.js ohne die TensorFlow C-Bibliothek zu verwenden. Es führt die Operationen in reinem JavaScript auf der CPU aus. Es ist viel kleiner als die anderen Pakete, aber auch viel langsamer. Da dieses Paket nicht von TensorFlow abhängt, kann es auf mehr Geräten verwendet werden, die Node.js unterstützen. Es ist nicht auf die Linux-, Windows- und macOS-Plattformen beschränkt, die TensorFlow unterstützen.

npm install @tensorflow/tfjs

Nachdem Sie eines der Pakete installiert haben, können Sie TensorFlow.js in Ihrem Node.js-Code importieren und verwenden. Zum Beispiel:

// Importieren Sie tfjs-node oder tfjs-node-gpu oder tfjs
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

// Definieren Sie ein einfaches Modell für lineare Regression.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

// Bereiten Sie das Modell für das Training vor: Spezifizieren Sie den Verlust und den Optimierer.
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

// Generieren Sie einige synthetische Daten für das Training.
const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// Trainieren Sie das Modell mit den Daten.
model.fit(xs, ys).then(() => {
  // Verwenden Sie das Modell für eine Inferenz auf einem Datenpunkt, den das Modell noch nicht gesehen hat.
  model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
});

Weitere Informationen finden Sie im Node.js-Tutorial.

TensorFlow.js im MyOOS Projekt

Das MyOOS Projekt ist jetzt in einer Phase, in dem wir offen für neue Entwickler:innen sind. Für unsere Entwickler steht im Forum ein eigener Bereich zur Verfügung.

Wenn man tägliches Programmieren in seinen Alltag integrieren möchte bieten wir hier Raum und Platz für 100 Day of Code. Mit diesem Konzept lernt der Autor dieser Zeilen TensorFlow und Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen.

In meinem Blog schrieb ich vor wenigen Tagen

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial dazu, unser Leben zu verbessern. Damit wir von dieser Technologie profitieren können, müssen wir ihr vertrauen. Das heißt, wir müssen sicherstellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt wird. Das gilt für Fairness, aber auch für andere Aspekte wie Transparenz, Zuverlässigkeit und Datenschutz.

In einem E-Commerce Projekt benötigen wir Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Aber bitte eine faire Künstliche Intelligenz. Auf Basis dieser Idee, frei von Abhängigkeiten, soll das MyOOS Projekt eine Open Source KI erhalten.

TensorFlow im r23.de Blog

Da man nicht mal eben eine neue Technologie erlernen kann, habe ich 100 Day of Code entdeckt.

Sponsoren können Mitarbeiter finanzieren, die zukünftige Probleme lösen können. Sponsoren können E-Learning Kurse zur Verfügung stellen, damit das Projekt über das nötige Fachwissen verfügt. Unser Vorbild ist hier Blender.

Obwohl MyOOS Unterstützung jeglicher Art gebrauchen kann, ist es in erster Linie ein Softwareprojekt. Daher braucht MyOOS hauptsächlich Programmcode. Wenn Sie darin interessiert sind, für MyOOS zu programmieren, fangen Sie klein an. Wir denken, dass man nicht damit beginnen sollte, sich gleich mit allen Teilen von MyOOS zu beschäftigen.

Ein guter Punkt wäre, die Frage, wo könnte eine faire Künstliche Intelligenz den Online Shop verbessern.

Stellen Sie Ihre Antwort auf diese Frage in unserem Forum zur Diskussion. Ich freue mich auf Ihren Beitrag.

Open Source First

Open Source First ist ein Prinzip, das besagt, dass bei der Softwarebeschaffung und -entwicklung in der öffentlichen Verwaltung oder in Unternehmen Open Source Software gegenüber proprietärer Software bevorzugt werden soll. Das Ziel ist es, die digitale Souveränität, die IT-Sicherheit, den Datenschutz und die Zusammenarbeit zu stärken, indem die Softwarequellen offen und zugänglich sind.

Open Source First hat viele Vorteile, wie z.B.:

• Die Möglichkeit, die Software nach eigenen Bedürfnissen anzupassen und zu verbessern
• Die Unabhängigkeit von einzelnen Softwareanbietern und deren Lizenzbedingungen
• Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Softwarefunktionen und -qualität
• Die Förderung von Innovation und Wissensaustausch durch die Beteiligung an der Open Source Gemeinschaft
• Die Einsparung von Kosten durch die gemeinsame Nutzung und Weiterentwicklung von Softwarelösungen

Um Open Source First umzusetzen, gibt es verschiedene rechtliche und organisatorische Möglichkeiten. Einige Bundesländer in Deutschland haben bereits gesetzliche Regelungen getroffen, die einen Vorrang für Open Source Software bei der Beschaffung vorsehen. Die Bundesregierung hat sich ebenfalls zum Ziel gesetzt, Open Source First im Sinne des Koalitionsvertrages zu fördern, aber bisher noch keine konkreten Schritte unternommen.

Wenn Sie mehr über Open Source First erfahren möchten, können Sie sich diese Ressourcen ansehen:

• Gutachten zur vorrangigen Beschaffung von Open Source Software durch die Bundesverwaltung – Dieser Blogbeitrag stellt ein juristisches Gutachten vor, das Vorschläge macht, wie ein Vorrang von Open Source Software bei der Beschaffung im Sinne des Koalitionsvertrages rechtssicher gesetzlich verankert werden kann.
• Open Source – Wikipedia – Dieser Wikipedia-Artikel gibt einen Überblick über die Geschichte, die Definition und die wirtschaftliche Bedeutung von Open Source Software.
• History of Open Source Software (with an interactive timeline) – Dieser Blogbeitrag zeigt eine interaktive Zeitleiste mit den wichtigsten Ereignissen und Meilensteinen in der Geschichte von Open Source Software.

Dieser Blogbeitrag endet hier, aber die Konversation geht weiter. Wenn Sie etwas gelernt haben oder etwas hinzufügen möchten, lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen. Und wenn Sie diesen Blogbeitrag wertvoll fanden, helfen Sie uns, ihn zu verbreiten, indem Sie ihn mit anderen teilen, die davon profitieren könnten.