Kurdami programą „Air Cognizer“, inžinerijos studentai efektyviai panaudojo TensorFlow – plačiai naudojamą atvirojo kodo mašininio mokymosi sistemą. „TensorFlow“ suteikė galingą platformą mašininio mokymosi modeliams įdiegti ir mokyti, leidžiančią studentams numatyti oro kokybę pagal įvairias įvesties funkcijas.
Pirmiausia studentai naudojo lanksčią TensorFlow architektūrą kurdami ir įgyvendindami neuroninio tinklo modelius, skirtus programai „Air Cognizer“. TensorFlow siūlo daugybę aukšto lygio API, tokių kaip Keras, kurios supaprastina neuroninių tinklų kūrimo ir mokymo procesą. Studentai panaudojo šias API, kad nustatytų savo modelių architektūrą, nurodydami skirtingus sluoksnius, aktyvinimo funkcijas ir optimizavimo algoritmus.
Be to, „TensorFlow“ plati iš anksto sukurtų mašininio mokymosi algoritmų ir modelių kolekcija buvo nepaprastai vertinga kuriant „Air Cognizer“. Studentai galėjo panaudoti šiuos jau egzistuojančius modelius, tokius kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN), kad galėtų atlikti tokias užduotis kaip vaizdų klasifikavimas ir laiko eilučių analizė. Pavyzdžiui, jie galėtų naudoti iš anksto paruoštą CNN modelį, kad iš oro kokybės jutiklių duomenų išskirtų prasmingas funkcijas, o vėliau šias funkcijas įterptų į savo pagal užsakymą sukurtus modelius tolesniam apdorojimui ir prognozavimui.
Be to, „TensorFlow“ skaičiavimo grafiko abstrakcija suvaidino lemiamą vaidmenį kuriant „Air Cognizer“. Mokiniai kūrė skaičiavimo grafikus naudodami TensorFlow API, kuri leido jiems pavaizduoti sudėtingas matematines operacijas ir priklausomybes tarp kintamųjų. Apibrėždama skaičiavimus kaip grafiką, „TensorFlow“ automatiškai optimizavo vykdymą ir paskirstė jį turimiems ištekliams, pvz., CPU arba GPU. Šis optimizavimas labai paspartino mokymo ir išvadų procesus, leidžiančius studentams efektyviai dirbti su dideliais duomenų rinkiniais ir sudėtingais modeliais.
Be to, studentai pasinaudojo „TensorFlow“ išankstinio duomenų apdorojimo ir papildymo galimybėmis. „TensorFlow“ suteikia gausų įrankių ir funkcijų rinkinį, skirtą duomenims manipuliuoti ir transformuoti, pvz., mastelio keitimą, normalizavimą ir duomenų papildymo metodus, pvz., vaizdo pasukimą ar apvertimą. Šie išankstinio apdorojimo etapai buvo labai svarbūs ruošiant įvesties duomenis, skirtus modelių mokymui „Air Cognizer“, užtikrinant, kad modeliai galėtų veiksmingai mokytis iš turimų duomenų.
Galiausiai, „TensorFlow“ paskirstytojo skaičiavimo palaikymas leido studentams keisti savo modelius ir mokymo procesus. Naudodami „TensorFlow“ paskirstytas mokymo strategijas, tokias kaip parametrų serveriai ar duomenų lygiagretumas, studentai galėjo treniruoti savo modelius keliuose įrenginiuose arba GPU vienu metu. Šis paskirstytas mokymo metodas leido jiems tvarkyti didesnius duomenų rinkinius, sumažinti mokymo laiką ir pasiekti geresnį modelio našumą.
Inžinerijos studentai plačiai naudojo TensorFlow kurdami programą „Air Cognizer“. Jie panaudojo lanksčią TensorFlow architektūrą, iš anksto sukurtus modelius, skaičiavimo grafikų abstrakciją, išankstinio duomenų apdorojimo galimybes ir paskirstyto skaičiavimo palaikymą. Šios funkcijos suteikė studentams galimybę kurti, mokyti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius, kurie tiksliai nuspėja oro kokybę pagal įvairias įvesties funkcijas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie „Air Cognizer“ prognozuoja oro kokybę su ML:
- Kaip „Air Cognizer“ programa gali padėti išspręsti oro taršos problemą Delyje?
- Kokį vaidmenį „TensorFlow Lite“ atliko diegiant modelius įrenginyje?
- Kaip studentai užtikrino Air Cognizer programos efektyvumą ir patogumą?
- Kokie buvo trys modeliai, naudojami programoje „Air Cognizer“ ir kokie buvo jų atitinkami tikslai?