Microsoft 一向積極推動 AI 及 Machine Learning 的發展，最近 Google 更推出 TensorFlow.js 和 TensorFlow Hub ，協助有需要的用家輕鬆將瀏覽器添加 Machine Learning ，以及將 TensorFlow Hub 釋出，讓程式設計者有更多可用的統計數字和資源。
目前要在網上架設帶有 Machine Learning 的系統並不算容易，而 Google 為了加快 Javascript 以及 Machine Learning 的發展，Google 推出結合Javascript 技術的 TensorFlow.js ，大幅降低開發者在瀏覽器發展機器學習的門檻。
提供多種工作流程 讓開發者更易適應
TensorFlow.js提供三種工作流程，包括能將 TensorFlow 或 Keras 預先訓練好的模型，轉換成 TensorFlow.js 格式；另外開發者也可以利用 Image Retraining 技術，從使用者瀏覽器中收集到的圖像資料，再訓練模型。
第三個工作流程則是提供的高階 API ，完全在瀏覽器中定義、訓練以及執行模型，與 Keras 相似，令開發者更易上手。
Google表示，在瀏覽器中添加執行 Machine Learning ，開發者不需任何程式函式庫和驅動程式就可執行程序；而TensorFlow.js支援WebGL ，能在背景使用GPU加速運算，能夠達致低延遲之餘，同時能保護使用者隱私。
釋出 TensorFlow Hub 供開發者互相交流
除了發表 TensorFlow.js ，Google 亦在 TensorFlow Developer Summit 2018 中推出可重複使用的 Machine Learning模塊 TensorFlow Hub ，當中包括 TensorFlow Graph、權重以及外部檔案等所需資源供開發者共用，把 TensorFlow 的訓練模型發布成模組，方便再次使用或是與社群共享成果。
TensorFlow Hub 技術推廣工程師 Josh Gordon 表示，TensorFlow Hub 的出現來自於一般軟體開發所使用的函式庫，或是程式碼倉儲庫碼這類的共享概念，讓開發者更容易在瀏覽器端發展機器學習應用，同時也讓開發者不需要從頭開始訓練模型，讓研發成果可互相交流和重複使用。
