MyOOS Community Blog

TensorFlow.js

r23
TensorFlow.js im eCommerce-Bereich

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

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:

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

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:

<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.

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.

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:

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:

npm install @tensorflow/tfjs-node
npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
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.:

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:

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.

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