Kuidas saab rakendus Air Cognizer kaasa aidata Delhi õhusaaste probleemi lahendamisele?
Õhusaaste on Delhis oluline probleem, millel on tõsised tagajärjed tervisele ja keskkonnale. Selle probleemi lahendamiseks võib tehisintellekti ja TensorFlow toel töötav rakendus Air Cognizer mängida olulist rolli õhukvaliteedi ennustamisel ja selle leevendamisel. Rakendus Air Cognizer kasutab erinevate andmeallikate analüüsimiseks masinõppe algoritme,
Millist rolli mängis TensorFlow Lite mudelite seadmesse juurutamisel?
TensorFlow Lite mängib reaalajas järelduste tegemiseks seadmetes masinõppemudelite juurutamisel otsustavat rolli. See on kerge ja tõhus raamistik, mis on spetsiaalselt loodud TensorFlow mudelite käitamiseks mobiilseadmetes ja manustatud seadmetes. Kasutades TensorFlow Lite'i, saab Air Cognizeri rakendus masinõppe algoritme kasutades tõhusalt ennustada õhukvaliteeti.
Kuidas tagasid õpilased Air Cognizeri rakenduse tõhususe ja kasutatavuse?
Õpilased tagasid Air Cognizer rakenduse tõhususe ja kasutatavuse läbi süsteemse lähenemise, mis hõlmas erinevaid samme ja tehnikaid. Neid tavasid järgides suutsid nad luua tugeva ja kasutajasõbraliku rakenduse õhukvaliteedi ennustamiseks TensorFlow masinõppe abil. Alustuseks viisid õpilased läbi põhjaliku uurimistöö olemasoleva kohta
Milliseid kolme mudelit kasutati Air Cognizeri rakenduses ja mis olid nende eesmärgid?
Rakendus Air Cognizer kasutab kolme erinevat mudelit, millest igaüks täidab konkreetset eesmärki õhukvaliteedi ennustamisel masinõppetehnikate abil. Need mudelid on konvolutsiooniline närvivõrk (CNN), pika lühiajalise mälu (LSTM) võrk ja juhusliku metsa (RF) algoritm. CNN-i mudel vastutab peamiselt pilditöötluse ja funktsioonide eraldamise eest. see on
Kuidas kasutasid inseneritudengid TensorFlow'd Air Cognizeri rakenduse arendamisel?
Rakenduse Air Cognizer arendamisel kasutasid inseneritudengid tõhusalt TensorFlow, laialdaselt kasutatavat avatud lähtekoodiga masinõppe raamistikku. TensorFlow pakkus võimsa platvormi masinõppemudelite juurutamiseks ja koolitamiseks, võimaldades õpilastel erinevate sisendfunktsioonide põhjal õhukvaliteeti ennustada. Alustuseks kasutasid õpilased TensorFlow paindlikku arhitektuuri