Mokymas ir numatymas naudojant TensorFlow.js modelius apima kelis veiksmus, leidžiančius naršyklėje kurti ir diegti giluminio mokymosi modelius. Šis procesas apima duomenų paruošimą, modelio kūrimą, mokymą ir numatymą. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime kiekvieną iš šių veiksmų, pateikdami išsamų proceso paaiškinimą.
1. Duomenų paruošimas:
Pirmasis mokymo ir prognozavimo su TensorFlow.js modeliais žingsnis yra duomenų paruošimas. Tai apima duomenų rinkimą ir išankstinį apdorojimą, siekiant užtikrinti, kad jie yra tinkamo formato modeliui parengti. Išankstinis duomenų apdorojimas gali apimti tokias užduotis kaip duomenų valymas, funkcijų normalizavimas arba standartizavimas ir duomenų padalijimas į mokymo ir testavimo rinkinius. TensorFlow.js teikia įvairias priemones ir funkcijas, padedančias paruošti duomenis, pvz., duomenų įkėlimo ir išankstinio apdorojimo funkcijas.
2. Modelio kūrimas:
Kai duomenys bus paruošti, kitas žingsnis yra sukurti giluminio mokymosi modelį naudojant TensorFlow.js. Reikia apibrėžti modelio architektūrą, nurodant sluoksnių skaičių ir tipą, taip pat kiekvieno sluoksnio aktyvinimo funkcijas ir kitus parametrus. TensorFlow.js teikia aukšto lygio API, leidžiančią kurti modelius naudojant iš anksto nustatytus sluoksnius, pvz., tankius sluoksnius, konvoliucinius sluoksnius ir pasikartojančius sluoksnius. Pasirinktinių modelių architektūras taip pat galima sukurti išplečiant bazinio modelio klasę, kurią teikia TensorFlow.js.
3. Modelių mokymas:
Sukūrus modelį, jį reikia apmokyti su paruoštais duomenimis. Gilaus mokymosi modelio mokymas apima jo parametrų optimizavimą, siekiant sumažinti nurodytą praradimo funkciją. Paprastai tai atliekama per pasikartojantį procesą, vadinamą gradiento nusileidimu, kai modelio parametrai atnaujinami atsižvelgiant į praradimo funkcijos gradientus, atsižvelgiant į tuos parametrus. TensorFlow.js pateikia įvairius optimizavimo algoritmus, tokius kaip stochastinis gradiento nusileidimas (SGD) ir Adam, kurie gali būti naudojami modeliui mokyti. Mokymo metu modelis pateikiamas su mokymo duomenimis partijomis, o parametrai atnaujinami pagal kiekvienos partijos apskaičiuotus gradientus. Mokymo procesas tęsiasi tam tikrą skaičių epochų arba tol, kol įvykdomas konvergencijos kriterijus.
4. Modelio įvertinimas:
Kai modelis yra išmokytas, svarbu įvertinti jo veikimą pagal neregėtus duomenis, kad būtų galima įvertinti jo apibendrinimo galimybes. Paprastai tai atliekama naudojant atskirą testavimo duomenų rinkinį, kuris nebuvo naudojamas mokymo proceso metu. TensorFlow.js pateikia vertinimo funkcijas, kurios gali būti naudojamos įvairioms metrikoms, pvz., tikslumui, tikslumui, atšaukimui ir F1 balui, apskaičiuoti, kad būtų galima įvertinti išmokyto modelio našumą.
5. Modelio numatymas:
Po to, kai modelis yra išmokytas ir įvertintas, jis gali būti naudojamas prognozuojant naujus, nematomus duomenis. TensorFlow.js teikia funkcijas, skirtas įkelti parengtą modelį ir naudoti jį įvesties duomenų numatymui. Įvesties duomenis reikia iš anksto apdoroti taip pat, kaip ir mokymo duomenis, prieš pateikiant juos modeliui prognozuoti. Modelio išvestis gali būti interpretuojama atsižvelgiant į konkrečią užduotį, pvz., klasifikaciją, regresiją arba objekto aptikimą.
Treniruotės ir prognozavimo su TensorFlow.js modeliais veiksmai apima duomenų paruošimą, modelio kūrimą, modelio mokymą, modelio įvertinimą ir modelio numatymą. Šie veiksmai leidžia kurti ir įdiegti giluminio mokymosi modelius naršyklėje, leidžiančius naudoti galingas ir efektyvias AI programas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Gilus mokymasis naršyklėje naudojant „TensorFlow.js“:
- Koks tikslas išvalyti duomenis kas du žaidimus AI Pong žaidime?
- Kaip renkami duomenys lavinant AI modelį AI Pong žaidime?
- Kaip, atsižvelgiant į modelio išvestį, nustatomas dirbtinio intelekto žaidėjo judėjimas?
- Kaip neuroninio tinklo modelio išvestis vaizduojama AI Pong žaidime?
- Kokios funkcijos naudojamos mokant AI modelį AI Pong žaidime?
- Kaip TensorFlow.js žiniatinklio programoje galima vizualizuoti linijinę diagramą?
- Kaip X reikšmė gali būti automatiškai padidinama kiekvieną kartą, kai paspaudžiamas pateikimo mygtukas?
- Kaip žiniatinklio programoje gali būti rodomos Xs ir Y masyvų reikšmės?
- Kaip vartotojas gali įvesti duomenis į TensorFlow.js žiniatinklio programą?
- Koks yra scenarijaus žymų įtraukimo į HTML kodą tikslas, kai žiniatinklio programoje naudojamas TensorFlow.js?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skiltyje Gilus mokymasis naršyklėje su TensorFlow.js