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 študenti uporabili prilagodljivo arhitekturo TensorFlow za načrtovanje in implementacijo modelov nevronske mreže za aplikacijo Air Cognizer. TensorFlow ponuja vrsto API-jev na visoki ravni, kot je Keras, ki poenostavljajo proces gradnje in usposabljanja nevronskih mrež. Študenti so uporabili te API-je za definiranje arhitekture svojih modelov, določanje različnih plasti, aktivacijskih funkcij in optimizacijskih algoritmov.
Poleg tega se je obsežna zbirka vnaprej zgrajenih algoritmov in modelov strojnega učenja TensorFlow izkazala za izjemno dragoceno pri razvoju Air Cognizerja. Študenti so lahko izkoristili te že obstoječe modele, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) in ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), za izvajanje nalog, kot sta klasifikacija slik in analiza časovnih vrst. Na primer, lahko bi uporabili predhodno usposobljen model CNN za pridobivanje pomembnih funkcij iz podatkov senzorjev kakovosti zraka in nato te funkcije vnesli v svoje modele, izdelane po meri, za nadaljnjo obdelavo in napovedovanje.
Poleg tega je imela abstrakcija računalniških grafov TensorFlow ključno vlogo pri razvoju Air Cognizerja. Študentje so izdelali računalniške grafe z uporabo API-ja TensorFlow, ki jim je omogočil predstavitev zapletenih matematičnih operacij in odvisnosti med spremenljivkami. Z definiranjem izračunov kot grafa je TensorFlow samodejno optimiziral izvedbo in jo porazdelil med razpoložljive vire, kot so CPE ali GPE. Ta optimizacija je močno pospešila postopke usposabljanja in sklepanja ter študentom omogočila učinkovito delo z velikimi nabori podatkov in kompleksnimi modeli.
Poleg tega so študenti izkoristili zmogljivosti TensorFlow za predprocesiranje in povečanje podatkov. TensorFlow ponuja bogat nabor orodij in funkcij za manipulacijo in preoblikovanje podatkov, kot so skaliranje, normalizacija in tehnike povečanja podatkov, kot je vrtenje slike ali obračanje. Ti koraki predprocesiranja so bili ključni pri pripravi vhodnih podatkov za usposabljanje modelov v Air Cognizerju, saj so zagotovili, da so se modeli lahko učinkovito učili iz razpoložljivih podatkov.
Nazadnje je podpora TensorFlow za porazdeljeno računalništvo študentom omogočila prilagajanje njihovih modelov in procesov usposabljanja. Z uporabo strategij porazdeljenega usposabljanja TensorFlow, kot so strežniki parametrov ali paralelizem podatkov, bi študenti lahko svoje modele usposabljali na več napravah ali grafičnih procesorjih hkrati. Ta pristop porazdeljenega usposabljanja jim je omogočil obdelavo večjih naborov podatkov, skrajšanje časa usposabljanja in doseganje boljše zmogljivosti modela.
Študenti inženirstva so TensorFlow obširno uporabljali pri razvoju aplikacije Air Cognizer. Izkoristili so prilagodljivo arhitekturo TensorFlow, vnaprej zgrajene modele, abstrakcijo računalniških grafov, zmogljivosti predprocesiranja podatkov in podporo za porazdeljeno računalništvo. Te funkcije so študentom omogočile načrtovanje, usposabljanje in uvajanje modelov strojnega učenja, ki natančno napovedujejo kakovost zraka na podlagi različnih vhodnih funkcij.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Air Cognizer napoveduje kakovost zraka z ML:
- Kako lahko aplikacija Air Cognizer prispeva k reševanju problematike onesnaženosti zraka v Delhiju?
- Kakšno vlogo je imel TensorFlow Lite pri uvajanju modelov v napravi?
- Kako so dijaki zagotovili učinkovitost in uporabnost aplikacije Air Cognizer?
- Kateri trije modeli so bili uporabljeni v aplikaciji Air Cognizer in kakšni so bili njihovi nameni?