WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特に Deep Learning）を Wasm でデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 Table of Contents tkat0 です。WebAssembly(Wasm)面白いですね。 私も最近はyewでフロントエンドを書いて遊んでいます。Rust で React っぽいことできるのは新鮮で面白いです。 Wasm は、なんとなく速い JavaScript？とか機械学習で何に役立つの？とか思ってる方も多いと思います。 しかし、Wasm はブラウザでの推論時に使えるだけでなく、機械学習モデルのサービングやエッジデバイスでの推論にも使えると知ったら驚き
確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル（GLM） ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●class PoissonSoftplus ●class Normal ●class NormalReciprocal ●class LogNormal ●class LogNormalSoftplus ●class GammaExp ●class GammaSoftp
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers