Iniciación al Aprendizaje Automático en el Navegador: Guía de inicio rápido para el análisis de la marcha con JavaScript y Tensorflow.Js

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Título original:

Beginning Machine Learning in the Browser: Quick-Start Guide to Gait Analysis with JavaScript and Tensorflow.Js

Contenido del libro:

Capítulo 1: ¿Qué es el aprendizaje automático (ML)? Fundamentos de Java Script (JS) Programación en el navegador utilizando Java Script Gráficos y procesamiento interactivo en el navegador utilizando bibliotecas Java Script Introducción a P5. JS y ML5. JS Referencias.

Capítulo 2: Estimación de la pose humana en el navegador Procesamiento de datos basado en navegador Modelos Posenet vs Openpose Estimación de la pose humana usando ML5. Posenet Entradas, salidas y estructuras de datos del modelo Posenet Referencias.

Capítulo 3: Clasificación de poses humanas Técnicas de clasificación mediante redes neuronales ML en el navegador Clasificación de poses humanas basada en las salidas del modelo Posenet Consideración de poses mediante puntuaciones de confianza del modelo Posenet Almacenamiento de datos mediante formatos JSON relacionados con las salidas del modelo Posenet Referencias.

Capítulo 4: Análisis de la Marcha Patrones de Marcha Normales vs. Anormales Determinación de patrones de Marcha utilizando valores umbral de los modelos Diseño y desarrollo de Interfaz de Usuario para la monitorización de patrones de Marcha Visualización de datos en tiempo real de los patrones de Marcha en el navegador Referencias.

Capítulo 5: Posibles aplicaciones futuras de los conceptos clave.