TensorFlow.js mudelitega treenimine ja ennustamine hõlmab mitmeid samme, mis võimaldavad arendada ja juurutada brauseris süvaõppe mudeleid. See protsess hõlmab andmete ettevalmistamist, mudeli loomist, koolitust ja prognoosimist. Selles vastuses uurime kõiki neid samme üksikasjalikult, pakkudes protsessi põhjalikku selgitust.
1. Andmete ettevalmistamine:
TensorFlow.js mudelitega treenimise ja ennustamise esimene samm on andmete ettevalmistamine. See hõlmab andmete kogumist ja eeltöötlust tagamaks, et need on mudeli koolitamiseks sobivas vormingus. Andmete eeltöötlus võib hõlmata selliseid ülesandeid nagu andmete puhastamine, funktsioonide normaliseerimine või standardiseerimine ning andmete jagamine koolitus- ja testimiskomplektideks. TensorFlow.js pakub andmete ettevalmistamisel mitmesuguseid utiliite ja funktsioone, nagu andmelaadijad ja eeltöötlusfunktsioonid.
2. Mudeli loomine:
Kui andmed on ette valmistatud, on järgmise sammuna luua TensorFlow.js abil süvaõppemudel. Mudeli arhitektuur tuleb määratleda, täpsustades kihtide arvu ja tüübi, samuti iga kihi aktiveerimisfunktsioonid ja muud parameetrid. TensorFlow.js pakub kõrgetasemelist API-d, mis võimaldab luua mudeleid, kasutades eelnevalt määratletud kihte, nagu tihedad kihid, konvolutsioonilised kihid ja korduvad kihid. Kohandatud mudeliarhitektuure saab luua ka TensorFlow.js pakutava baasmudeli klassi laiendamisega.
3. Modellikoolitus:
Pärast mudeli loomist tuleb seda ettevalmistatud andmetega koolitada. Süvaõppe mudeli väljaõpe hõlmab selle parameetrite optimeerimist, et minimeerida määratud kadufunktsiooni. Tavaliselt tehakse seda iteratiivse protsessi kaudu, mida nimetatakse gradiendi laskumiseks, kus mudeli parameetreid värskendatakse nende parameetritega seotud kadufunktsiooni gradientide põhjal. TensorFlow.js pakub erinevaid optimeerimisalgoritme, nagu stochastic gradient descent (SGD) ja Adam, mida saab kasutada mudeli treenimiseks. Koolituse ajal esitatakse mudelile koolitusandmed partiidena ja parameetreid värskendatakse iga partii kohta arvutatud gradientide alusel. Treeningprotsess jätkub kindlaksmääratud arvu perioode või kuni lähenemiskriteeriumi täitumiseni.
4. Mudeli hindamine:
Kui mudel on koolitatud, on oluline hinnata selle toimivust nähtamatute andmete põhjal, et hinnata selle üldistusvõimet. Tavaliselt tehakse seda eraldi testimisandmestiku abil, mida koolitusprotsessi ajal ei kasutatud. TensorFlow.js pakub hindamisfunktsioone, mida saab kasutada erinevate mõõdikute (nt täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1-skoor) arvutamiseks, et mõõta koolitatud mudeli jõudlust.
5. Mudeli ennustus:
Pärast mudeli väljaõpetamist ja hindamist saab seda kasutada uute, seninägematute andmete prognoosimiseks. TensorFlow.js pakub funktsioone treenitud mudeli laadimiseks ja selle kasutamiseks sisendandmete prognoosimiseks. Sisendandmeid tuleb enne prognoosimiseks mudelisse sisestamist eeltöödelda samamoodi nagu treeningandmeid. Mudeli väljundit saab tõlgendada konkreetse ülesande alusel, nagu klassifitseerimine, regressioon või objekti tuvastamine.
TensorFlow.js mudelitega treenimise ja ennustamise etapid hõlmavad andmete ettevalmistamist, mudeli loomist, mudeli koolitust, mudeli hindamist ja mudeli ennustamist. Need sammud võimaldavad arendada ja juurutada brauseris süvaõppemudeleid, mis võimaldavad võimsaid ja tõhusaid AI-rakendusi.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Sügav õppimine brauseris TensorFlow.js abil:
- Mis on AI Pongi mängu iga kahe mängu järel andmete kustutamise eesmärk?
- Kuidas kogutakse andmeid tehisintellekti mudeli treenimiseks AI Pong mängus?
- Kuidas määratakse mudeli väljundi põhjal tehisintellekti mängija käik?
- Kuidas on närvivõrgu mudeli väljund AI Pong mängus esindatud?
- Milliseid funktsioone kasutatakse tehisintellekti mudeli treenimiseks AI Pong mängus?
- Kuidas saab TensorFlow.js veebirakenduses joongraafikut visualiseerida?
- Kuidas saab X väärtust automaatselt suurendada iga kord, kui klõpsate nuppu Esita?
- Kuidas saab Xs ja Ys massiivi väärtusi veebirakenduses kuvada?
- Kuidas saab kasutaja andmeid TensorFlow.js veebirakendusse sisestada?
- Mis on skriptimärgendite lisamise eesmärk HTML-koodi, kui kasutate veebirakenduses faili TensorFlow.js?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotises Süvaõpe brauseris TensorFlow.js-iga