Apmācība un prognozēšana, izmantojot TensorFlow.js modeļus, ietver vairākas darbības, kas ļauj pārlūkprogrammā izstrādāt un izvietot dziļās mācīšanās modeļus. Šis process ietver datu sagatavošanu, modeļa izveidi, apmācību un prognozēšanu. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim katru no šīm darbībām, sniedzot visaptverošu procesa skaidrojumu.
1. Datu sagatavošana:
Pirmais solis apmācībā un prognozēšanā ar TensorFlow.js modeļiem ir datu sagatavošana. Tas ietver datu vākšanu un priekšapstrādi, lai nodrošinātu, ka tie ir piemērotā formātā modeļa apmācībai. Datu pirmapstrāde var ietvert tādus uzdevumus kā datu tīrīšana, funkciju normalizēšana vai standartizēšana un datu sadalīšana apmācības un testēšanas kopās. TensorFlow.js nodrošina dažādas utilītas un funkcijas, lai palīdzētu sagatavot datus, piemēram, datu ielādes un priekšapstrādes funkcijas.
2. Modeļa izveide:
Kad dati ir sagatavoti, nākamais solis ir izveidot dziļās mācīšanās modeli, izmantojot TensorFlow.js. Jādefinē modeļa arhitektūra, norādot slāņu skaitu un veidu, kā arī katra slāņa aktivizācijas funkcijas un citus parametrus. TensorFlow.js nodrošina augsta līmeņa API, kas ļauj izveidot modeļus, izmantojot iepriekš definētus slāņus, piemēram, blīvus slāņus, konvolucionālos slāņus un atkārtotus slāņus. Pielāgotas modeļu arhitektūras var izveidot arī, paplašinot TensorFlow.js nodrošināto bāzes modeļa klasi.
3. Modeļu apmācība:
Pēc modeļa izveides tas ir jāapmāca par sagatavotajiem datiem. Dziļās mācīšanās modeļa apmācība ietver tā parametru optimizāciju, lai samazinātu norādīto zudumu funkciju. To parasti veic, izmantojot iteratīvu procesu, kas pazīstams kā gradienta nolaišanās, kurā modeļa parametri tiek atjaunināti, pamatojoties uz zuduma funkcijas gradientiem attiecībā uz šiem parametriem. TensorFlow.js nodrošina dažādus optimizācijas algoritmus, piemēram, stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD) un Adam, ko var izmantot, lai apmācītu modeli. Apmācības laikā modelis tiek parādīts ar apmācības datiem partijās, un parametri tiek atjaunināti, pamatojoties uz katrai partijai aprēķinātajiem gradientiem. Apmācības process turpinās noteiktu skaitu laikmetu vai līdz tiek izpildīts konverģences kritērijs.
4. Modeļa novērtējums:
Kad modelis ir apmācīts, ir svarīgi novērtēt tā veiktspēju, izmantojot neredzētus datus, lai novērtētu tā vispārināšanas iespējas. To parasti veic, izmantojot atsevišķu testēšanas datu kopu, kas netika izmantota apmācības procesā. TensorFlow.js nodrošina novērtēšanas funkcijas, ko var izmantot, lai aprēķinātu dažādus rādītājus, piemēram, precizitāti, precizitāti, atsaukšanu un F1 rezultātu, lai izmērītu apmācītā modeļa veiktspēju.
5. Modeļa prognozēšana:
Pēc tam, kad modelis ir apmācīts un novērtēts, to var izmantot, lai prognozētu jaunus, neredzētus datus. TensorFlow.js nodrošina funkcijas, lai ielādētu apmācītu modeli un izmantotu to, lai prognozētu ievades datus. Ievades dati ir iepriekš jāapstrādā tāpat kā apmācības dati, pirms tie tiek ievadīti modelī prognozēšanai. Modeļa rezultātu var interpretēt, pamatojoties uz konkrēto uzdevumu, piemēram, klasifikāciju, regresiju vai objekta noteikšanu.
Treniņos un prognozēšanā, izmantojot TensorFlow.js modeļus, ietilpst datu sagatavošana, modeļa izveide, modeļa apmācība, modeļa novērtēšana un modeļa prognozēšana. Šīs darbības ļauj pārlūkprogrammā izstrādāt un izvietot dziļās mācīšanās modeļus, ļaujot izmantot jaudīgas un efektīvas AI lietojumprogrammas.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Padziļināta mācīšanās pārlūkprogrammā ar TensorFlow.js:
- Kāds ir datu dzēšanas mērķis pēc katrām divām spēlēm AI tenisa spēlē?
- Kā tiek vākti dati AI modeļa apmācībai AI tenisa spēlē?
- Kā tiek noteikta AI atskaņotāja kustība, pamatojoties uz modeļa rezultātiem?
- Kā AI Pong spēlē tiek attēlota neironu tīkla modeļa izvade?
- Kādas funkcijas tiek izmantotas, lai apmācītu AI modeli AI tenisa spēlē?
- Kā tīmekļa lietojumprogrammā TensorFlow.js var vizualizēt līniju diagrammu?
- Kā X vērtību var automātiski palielināt katru reizi, kad tiek noklikšķināts uz pogas Iesniegt?
- Kā tīmekļa lietojumprogrammā var parādīt Xs un Ys masīvu vērtības?
- Kā lietotājs var ievadīt datus tīmekļa lietojumprogrammā TensorFlow.js?
- Kāds ir skripta tagu iekļaušanas mērķis HTML kodā, izmantojot TensorFlow.js tīmekļa lietojumprogrammā?