Usposabljanje in napovedovanje z modeli TensorFlow.js vključuje več korakov, ki omogočajo razvoj in uvajanje modelov globokega učenja v brskalniku. Ta proces zajema pripravo podatkov, ustvarjanje modela, usposabljanje in napovedovanje. V tem odgovoru bomo podrobno raziskali vsakega od teh korakov in zagotovili celovito razlago postopka.
1. Priprava podatkov:
Prvi korak pri usposabljanju in napovedovanju z modeli TensorFlow.js je priprava podatkov. To vključuje zbiranje in predhodno obdelavo podatkov, da se zagotovi, da so v primerni obliki za usposabljanje modela. Predhodna obdelava podatkov lahko vključuje naloge, kot so čiščenje podatkov, normalizacija ali standardizacija funkcij in razdelitev podatkov v nize za usposabljanje in testiranje. TensorFlow.js ponuja različne pripomočke in funkcije za pomoč pri pripravi podatkov, kot so nalagalniki podatkov in funkcije predprocesiranja.
2. Izdelava modela:
Ko so podatki pripravljeni, je naslednji korak izdelava modela globokega učenja z uporabo TensorFlow.js. Treba je definirati arhitekturo modela, pri čemer je treba določiti število in vrsto slojev ter aktivacijske funkcije in druge parametre za vsak sloj. TensorFlow.js zagotavlja API na visoki ravni, ki omogoča ustvarjanje modelov z uporabo vnaprej določenih plasti, kot so goste plasti, konvolucijske plasti in ponavljajoče se plasti. Arhitekture modela po meri je mogoče ustvariti tudi z razširitvijo razreda osnovnega modela, ki ga zagotavlja TensorFlow.js.
3. Usposabljanje modela:
Ko je model izdelan, ga je treba usposobiti na pripravljenih podatkih. Usposabljanje modela globokega učenja vključuje optimizacijo njegovih parametrov za zmanjšanje določene funkcije izgube. To se običajno izvede z iterativnim postopkom, znanim kot gradientni spust, kjer se parametri modela posodobijo na podlagi gradientov funkcije izgube glede na te parametre. TensorFlow.js zagotavlja različne optimizacijske algoritme, kot sta stohastični gradientni spust (SGD) in Adam, ki jih je mogoče uporabiti za usposabljanje modela. Med usposabljanjem je model predstavljen s podatki o usposabljanju v serijah, parametri pa so posodobljeni na podlagi gradientov, izračunanih v vsaki seriji. Proces usposabljanja se nadaljuje določeno število epoh ali dokler ni izpolnjen konvergenčni kriterij.
4. Ocena modela:
Ko je model usposobljen, je pomembno oceniti njegovo delovanje na nevidnih podatkih, da ocenimo njegove zmožnosti posploševanja. To se običajno izvede z uporabo ločenega nabora podatkov o testiranju, ki ni bil uporabljen med procesom usposabljanja. TensorFlow.js zagotavlja funkcije vrednotenja, ki jih je mogoče uporabiti za izračun različnih metrik, kot so točnost, natančnost, priklic in rezultat F1, za merjenje uspešnosti usposobljenega modela.
5. Napoved modela:
Ko je model usposobljen in ovrednoten, ga je mogoče uporabiti za napovedovanje novih, še nevidenih podatkov. TensorFlow.js ponuja funkcije za nalaganje usposobljenega modela in njegovo uporabo za napovedovanje vhodnih podatkov. Vhodne podatke je treba predhodno obdelati na enak način kot podatke za usposabljanje, preden jih vnesete v model za napovedovanje. Izhod modela je mogoče razlagati na podlagi določene naloge, kot je klasifikacija, regresija ali odkrivanje objekta.
Koraki, vključeni v usposabljanje in napovedovanje z modeli TensorFlow.js, vključujejo pripravo podatkov, ustvarjanje modela, usposabljanje modela, vrednotenje modela in napovedovanje modela. Ti koraki omogočajo razvoj in uvajanje modelov globokega učenja v brskalniku, kar omogoča zmogljive in učinkovite aplikacije AI.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Poglobljeno učenje v brskalniku s TensorFlow.js:
- Kakšen je namen brisanja podatkov po vsaki dve igri v igri AI Pong?
- Kako se zbirajo podatki za usposabljanje modela AI v igri AI Pong?
- Kako se poteza, ki jo mora izvesti igralec z umetno inteligenco, določi glede na rezultate modela?
- Kako je rezultat modela nevronske mreže predstavljen v igri AI Pong?
- Katere funkcije se uporabljajo za urjenje modela AI v igri AI Pong?
- Kako lahko vizualiziramo črtni graf v spletni aplikaciji TensorFlow.js?
- Kako se lahko vrednost X samodejno poveča vsakič, ko se klikne gumb za oddajo?
- Kako se vrednosti Xs in Ys nizov lahko prikažejo v spletni aplikaciji?
- Kako lahko uporabnik vnese podatke v spletno aplikacijo TensorFlow.js?
- Kakšen je namen vključitve oznak skripta v kodo HTML pri uporabi TensorFlow.js v spletni aplikaciji?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v poglobljenem učenju v brskalniku s TensorFlow.js