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, et kavandada ja rakendada Air Cognizeri rakenduse närvivõrgu mudeleid. TensorFlow pakub erinevaid kõrgetasemelisi API-sid, nagu Keras, mis lihtsustavad närvivõrkude loomise ja treenimise protsessi. Õpilased kasutasid neid API-sid oma mudelite arhitektuuri määratlemiseks, määrates kindlaks erinevad kihid, aktiveerimisfunktsioonid ja optimeerimisalgoritmid.
Lisaks osutus TensorFlow ulatuslik eelehitatud masinõppe algoritmide ja mudelite kogu Air Cognizeri arendamisel tohutult väärtuslikuks. Õpilased said kasutada neid olemasolevaid mudeleid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) ja korduvad närvivõrgud (RNN), et täita selliseid ülesandeid nagu kujutiste klassifitseerimine ja aegridade analüüs. Näiteks võiksid nad kasutada eelkoolitatud CNN-i mudelit, et eraldada õhukvaliteediandurite andmetest sisukaid funktsioone ja seejärel sisestada need funktsioonid oma kohandatud mudelitesse edasiseks töötlemiseks ja prognoosimiseks.
Lisaks mängis TensorFlow arvutusgraafiku abstraktsioon Air Cognizeri väljatöötamisel otsustavat rolli. Õpilased koostasid TensorFlow API abil arvutuslikke graafikuid, mis võimaldasid neil kujutada keerulisi matemaatilisi tehteid ja muutujate vahelisi sõltuvusi. Määrates arvutused graafikuna, optimeeris TensorFlow automaatselt täitmist ja jagas selle saadaolevate ressursside, näiteks CPU-de või GPU-de vahel. See optimeerimine kiirendas oluliselt koolitus- ja järeldusprotsesse, võimaldades õpilastel tõhusalt töötada suurte andmekogumite ja keerukate mudelitega.
Lisaks kasutasid õpilased ära TensorFlow võimalusi andmete eeltöötluseks ja täiendamiseks. TensorFlow pakub rikkalikku tööriistade ja funktsioonide komplekti andmete töötlemiseks ja teisendamiseks, nagu skaleerimine, normaliseerimine ja andmete suurendamise tehnikad, nagu pildi pööramine või ümberpööramine. Need eeltöötlusetapid olid üliolulised sisendandmete ettevalmistamisel mudelite väljaõppeks Air Cognizeris, tagades, et mudelid saaksid olemasolevatest andmetest tõhusalt õppida.
Lõpuks võimaldas TensorFlow hajutatud andmetöötluse tugi õpilastel oma mudeleid ja koolitusprotsesse skaleerida. Kasutades TensorFlow hajutatud koolitusstrateegiaid, nagu parameetriserverid või andmete paralleelsus, said õpilased treenida oma mudeleid korraga mitmel masinal või GPU-l. See hajutatud koolitusmeetod võimaldas neil käsitleda suuremaid andmekogumeid, vähendada koolitusaega ja saavutada mudeli paremat jõudlust.
Inseneritudengid kasutasid TensorFlow'd laialdaselt Air Cognizeri rakenduse arendamisel. Nad kasutasid TensorFlow paindlikku arhitektuuri, eelehitatud mudeleid, arvutusgraafiku abstraktsiooni, andmete eeltöötluse võimalusi ja hajutatud andmetöötluse tuge. Need funktsioonid andsid õpilastele võimaluse kavandada, koolitada ja juurutada masinõppemudeleid, mis ennustavad erinevate sisendfunktsioonide põhjal täpselt õhukvaliteeti.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Air Cognizer ennustab õhukvaliteeti ML-ga:
- Kuidas saab rakendus Air Cognizer kaasa aidata Delhi õhusaaste probleemi lahendamisele?
- Millist rolli mängis TensorFlow Lite mudelite seadmesse juurutamisel?
- Kuidas tagasid õpilased Air Cognizeri rakenduse tõhususe ja kasutatavuse?
- Milliseid kolme mudelit kasutati Air Cognizeri rakenduses ja mis olid nende eesmärgid?