Machine Learning im Browser – Ein Blick auf Tensorflow.js

19.05.2023

It’s #FrontendFriday – Heute mit einem kleinen Beitrag zu KI Anwendungen, im speziellen Machine Learning mit Tensorflow.js, und deren Einsatzmöglichkeiten im Frontend.

In den vergangenen Jahren hat das Feld des Machine Learning signifikante Fortschritte erlebt. Eine bemerkenswerte Entwicklung ist TensorFlow.js, eine mächtige JavaScript-Bibliothek, die Entwicklern die Möglichkeit bietet, Fähigkeiten des Machine Learning direkt im Browser zu nutzen. Alle Webentwickler, Data Scientists oder AI-Enthusiasten können mit TensorFlow.js in eine neue Welt von intelligenten Applikationen im Frontend einsteigen. Im Folgenden wollen wir uns das Potenzial und die Hauptfunktionen von TensorFlow.js genauer anschauen.

Was ist TensorFlow.js?

TensorFlow.js ist eine JavaScript-Bibliothek, entwickelt von Google, die APIs und Tools für die Erstellung und Auslieferung von Machine Learning Modellen im Browser und unter Node.js bietet. Dabei wird auf das bekannte TensorFlow-Framework zurückgegriffen.

TensorFlow kann unter anderem für folgende Aufgaben genutzt werden (nicht vollständig):

  • Image classification: Klassifiziert Bilder im Bezug auf deren Inhalt.
  • Object detection: Lokalisiert und identifiziert Objekte in einem Bild.
  • Semantic segmentation: Ordnet jeden Pixel eines Bildes einer Kategorie oder einem Objekt zu.
  • Face detection: Erkennt Gesichter in einem Bild.
  • Pose detection: Erkennt die Körperhaltung eines Menschen.
  • Natural language question answering: Beantwortet Fragen.
  • Text toxicity detection: Bewertet den Einfluss eines Kommentars hinsichtlich seiner emotionalen Wirkung.

Auf der folgenden Seite gibt es auch einige interessante Beispielprojekte, mit denen man durchstarten kann: TensorFlow.js Demos

TensorFlow bietet dabei für diese Aufgaben vortrainierte Modelle an. Natürlich ist es aber auch möglich, eigene Modelle zu benutzen oder vorhandene Modelle auf die eigene Aufgabe anzupassen. Durch diese bestehende Auswahl an Modellen ist es einfach, in die Welt des Machine Learning direkt einzusteigen.

Wofür soll ich TensorFlow.js im Browser benutzen?

  • Interaktive Websites: Mit Machine Learning kann ich interaktive Features wie beispielsweise Echtzeit-Bilderkennung, Stimmungserkennung oder persönliche Empfehlungen aufgrund von Nutzerverhalten anbieten.
  • Lernen: TensorFlow.js bietet einen einfachen Einstieg in das Experimentieren mit Machine Learning-Konzepten.
  • Lokalisierung: Durch die niedrigen Anforderungen von TensorFlow.js kann man die nötigen Berechnungen direkt im Browser ausführen, ohne beispielsweise auf teure Cloud-Services zurückgreifen zu müssen.

TensorFlow.js macht Machine Learning zugänglicher für mehr Entwickler. Durch den einfachen Einstieg, aber auch die Freiheit, eigene Modelle zu trainieren, bietet sich das Framework für jeden an, der eigene Projekte im Browser entwickeln und diese ein Stück „intelligenter“ machen möchte.

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