Kako lahko aplikacija Air Cognizer prispeva k reševanju problematike onesnaženosti zraka v Delhiju?
Onesnaženost zraka je velik problem v Delhiju z resnimi posledicami za zdravje in okolje. Za obravnavo te težave ima lahko aplikacija Air Cognizer, ki jo poganjata umetna inteligenca in TensorFlow, ključno vlogo pri napovedovanju kakovosti zraka in prispevanju k njeni ublažitvi. Aplikacija Air Cognizer uporablja algoritme strojnega učenja za analizo različnih virov podatkov,
Kakšno vlogo je imel TensorFlow Lite pri uvajanju modelov v napravi?
TensorFlow Lite igra ključno vlogo pri uvajanju modelov strojnega učenja na napravah za sklepanje v realnem času. Je lahko in učinkovito ogrodje, posebej zasnovano za izvajanje modelov TensorFlow na mobilnih in vdelanih napravah. Z uporabo TensorFlow Lite lahko aplikacija Air Cognizer učinkovito predvidi kakovost zraka z algoritmi strojnega učenja neposredno na
Kako so dijaki zagotovili učinkovitost in uporabnost aplikacije Air Cognizer?
Učinkovitost in uporabnost aplikacije Air Cognizer so dijaki zagotovili s sistematičnim pristopom, ki je vključeval različne korake in tehnike. Z upoštevanjem teh praks so lahko ustvarili robustno in uporabniku prijazno aplikacijo za napovedovanje kakovosti zraka z uporabo strojnega učenja s TensorFlow. Za začetek so študentje izvedli temeljito raziskavo o obstoječih
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Aplikacije TensorFlow, Air Cognizer napoveduje kakovost zraka z ML, Pregled izpita
Kateri trije modeli so bili uporabljeni v aplikaciji Air Cognizer in kakšni so bili njihovi nameni?
Aplikacija Air Cognizer uporablja tri različne modele, od katerih vsak služi posebnemu namenu pri napovedovanju kakovosti zraka s tehnikami strojnega učenja. Ti modeli so konvolucijska nevronska mreža (CNN), mreža dolgega kratkoročnega spomina (LSTM) in algoritem Random Forest (RF). Model CNN je v prvi vrsti odgovoren za obdelavo slik in ekstrakcijo funkcij. je
Kako so študenti tehnike uporabili TensorFlow pri razvoju aplikacije Air Cognizer?
Pri razvoju aplikacije Air Cognizer so študenti inženiringa učinkovito uporabili TensorFlow, široko uporabljano odprtokodno ogrodje strojnega učenja. TensorFlow je zagotovil zmogljivo platformo za implementacijo in usposabljanje modelov strojnega učenja, ki študentom omogoča napovedovanje kakovosti zraka na podlagi različnih vhodnih funkcij. Za začetek so študentje uporabili prilagodljivo arhitekturo TensorFlow za