Hoe kan die Air Cognizer-toepassing bydra tot die oplossing van die probleem van lugbesoedeling in Delhi?
Lugbesoedeling is 'n groot probleem in Delhi, met ernstige gesondheids- en omgewingsgevolge. Om hierdie probleem aan te spreek, kan die Air Cognizer-toepassing, aangedryf deur kunsmatige intelligensie en TensorFlow, 'n deurslaggewende rol speel in die voorspelling van luggehalte en bydra tot die versagting daarvan. Die Air Cognizer-toepassing gebruik masjienleeralgoritmes om verskillende databronne te ontleed,
Watter rol het TensorFlow Lite gespeel in die ontplooiing van die modelle op die toestel?
TensorFlow Lite speel 'n deurslaggewende rol in die ontplooiing van masjienleermodelle op toestelle vir intydse afleiding. Dit is 'n liggewig en doeltreffende raamwerk wat spesifiek ontwerp is om TensorFlow-modelle op mobiele en ingebedde toestelle te laat loop. Deur gebruik te maak van TensorFlow Lite, kan die Air Cognizer-toepassing luggehalte effektief voorspel deur masjienleeralgoritmes direk op
Hoe het die studente die doeltreffendheid en bruikbaarheid van die Air Cognizer-toepassing verseker?
Die studente het die doeltreffendheid en bruikbaarheid van die Air Cognizer-toepassing verseker deur 'n sistematiese benadering wat verskeie stappe en tegnieke behels het. Deur hierdie praktyke te volg, kon hulle 'n robuuste en gebruikersvriendelike toepassing skep om luggehalte te voorspel deur masjienleer met TensorFlow te gebruik. Om mee te begin, het die studente deeglike navorsing oor bestaande gedoen
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow toepassings, Air Cognizer voorspel luggehalte met ML, Eksamen hersiening
Wat was die drie modelle wat in die Air Cognizer-toepassing gebruik is, en wat was hul onderskeie doeleindes?
Die Air Cognizer-toepassing gebruik drie verskillende modelle, wat elkeen 'n spesifieke doel dien om luggehalte te voorspel deur masjienleertegnieke te gebruik. Hierdie modelle is die Convolutional Neural Network (CNN), die Long Short-Term Memory (LSTM) netwerk, en die Random Forest (RF) algoritme. Die CNN-model is hoofsaaklik verantwoordelik vir beeldverwerking en kenmerk-onttrekking. dit is
Hoe het die ingenieurstudente TensorFlow gebruik in die ontwikkeling van die Air Cognizer-toepassing?
In die ontwikkeling van die Air Cognizer-toepassing het ingenieurstudente effektief gebruik gemaak van TensorFlow, 'n wydgebruikte oopbron-masjienleerraamwerk. TensorFlow het 'n kragtige platform verskaf vir die implementering en opleiding van masjienleermodelle, wat die studente in staat stel om luggehalte te voorspel op grond van verskeie insetkenmerke. Om mee te begin, het die studente TensorFlow se buigsame argitektuur gebruik om