https://github.com/salim4n/tfjs-playground

Use case of Deep Learning in WebGL with Tensorflow
https://github.com/salim4n/tfjs-playground

ant-design drei nextjs tailwindcss tensorflowjs three-fiber typescript

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Use case of Deep Learning in WebGL with Tensorflow

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/salim4n/tfjs-playground
• Owner: salim4n
• Created: 2024-04-29T21:59:43.000Z (7 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-09-13T07:40:19.000Z (2 months ago)
• Last Synced: 2024-09-13T20:18:02.084Z (2 months ago)
• Topics: ant-design, drei, nextjs, tailwindcss, tensorflowjs, three-fiber, typescript
• Language: TypeScript
• Homepage: https://tfjs-playground.vercel.app
• Size: 830 KB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        

**English:**

# tfjs-playground

Welcome to tfjs-playground! This project is a Next.js application integrated with TensorFlow.js. Here, you can explore the creation and usage of machine learning models using TensorFlow.js. The project is a work in progress but is well underway. Currently, we have completed models for fake data, Boston housing prediction, object detection using COCO-SSD, and speech command recognition. Additionally, work is ongoing for hand pose detection.

## Features:

- Fake Data Model

- Boston Housing Prediction Model

- Object Detection with COCO-SSD

- Speech Command Recognition

- Hand Pose Detection (Work in Progress)

## Usage:

1. Clone this repository.

2. Install dependencies: `npm install` 

3. Run the development server: `npm run dev`

4. Open [http://localhost:3000](http://localhost:3000) in your browser to view the application.

Feel free to explore, contribute, or provide feedback!

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**Français:**

# tfjs-playground

Bienvenue sur tfjs-playground ! Ce projet est une application Next.js intégrée avec TensorFlow.js. Ici, vous pouvez explorer la création et l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique avec TensorFlow.js. Le projet est en cours de réalisation mais est bien avancé. Actuellement, nous avons des modèles terminés pour les fausses données, la prédiction de logements à Boston, la détection d'objets à l'aide de COCO-SSD et la reconnaissance de commandes vocales. De plus, le travail est en cours pour la détection de poses de main.

## Fonctionnalités :

- Modèle de fausses données

- Modèle de prédiction de logements à Boston

- Détection d'objets avec COCO-SSD

- Reconnaissance de commandes vocales

- Détection de poses de main (en cours)

## Utilisation :

1. Clonez ce dépôt.

2. Installez les dépendances : `npm install`

3. Lancez le serveur de développement : `npm run dev`

4. Ouvrez [http://localhost:3000](http://localhost:3000) dans votre navigateur pour voir l'application.

N'hésitez pas à explorer, contribuer ou fournir des commentaires !