Opleiding en voorspelling met TensorFlow.js-modelle behels verskeie stappe wat die ontwikkeling en ontplooiing van diepleermodelle in die blaaier moontlik maak. Hierdie proses sluit datavoorbereiding, modelskepping, opleiding en voorspelling in. In hierdie antwoord sal ons elkeen van hierdie stappe in detail ondersoek en 'n omvattende verduideliking van die proses verskaf.
1. Datavoorbereiding:
Die eerste stap in opleiding en voorspelling met TensorFlow.js-modelle is om die data voor te berei. Dit behels die insameling en voorafverwerking van die data om te verseker dat dit in 'n geskikte formaat is om die model op te lei. Datavoorverwerking kan take insluit soos die skoonmaak van die data, normalisering of standaardisering van die kenmerke, en die verdeling van die data in opleiding- en toetsstelle. TensorFlow.js verskaf verskeie nutsprogramme en funksies om te help met datavoorbereiding, soos datalaaiers en voorafverwerkingsfunksies.
2. Modelskepping:
Sodra die data voorberei is, is die volgende stap om die diepleermodel te skep deur TensorFlow.js te gebruik. Die modelargitektuur moet gedefinieer word, wat die aantal en tipe lae spesifiseer, sowel as die aktiveringsfunksies en ander parameters vir elke laag. TensorFlow.js bied 'n hoëvlak-API wat die skepping van modelle moontlik maak deur vooraf gedefinieerde lae te gebruik, soos digte lae, konvolusionele lae en herhalende lae. Gepasmaakte modelargitekture kan ook geskep word deur die basismodelklas wat deur TensorFlow.js verskaf word, uit te brei.
3. Modelopleiding:
Nadat die model geskep is, moet dit opgelei word op die voorbereide data. Die opleiding van 'n diepleermodel behels die optimalisering van sy parameters om 'n gespesifiseerde verliesfunksie te minimaliseer. Dit word tipies gedoen deur 'n iteratiewe proses bekend as gradiënt-afkoms, waar die model se parameters opgedateer word op grond van die gradiënte van die verliesfunksie met betrekking tot daardie parameters. TensorFlow.js verskaf verskeie optimeringsalgoritmes, soos stogastiese gradiënt afkoms (SGD) en Adam, wat gebruik kan word om die model op te lei. Tydens opleiding word die model met die opleidingsdata in bondels aangebied, en die parameters word opgedateer op grond van die gradiënte wat op elke bondel bereken is. Die opleidingsproses duur voort vir 'n bepaalde aantal tydperke of totdat aan 'n konvergensiekriterium voldoen word.
4. Model-evaluering:
Sodra die model opgelei is, is dit belangrik om sy prestasie op onsigbare data te evalueer om sy veralgemeningsvermoëns te assesseer. Dit word tipies gedoen met behulp van 'n aparte toetsdatastel wat nie tydens die opleidingsproses gebruik is nie. TensorFlow.js verskaf evalueringsfunksies wat gebruik kan word om verskeie metrieke te bereken, soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling, om die werkverrigting van die opgeleide model te meet.
5. Modelvoorspelling:
Nadat die model opgelei en geëvalueer is, kan dit gebruik word om voorspellings oor nuwe, onsigbare data te maak. TensorFlow.js verskaf funksies om die opgeleide model te laai en dit te gebruik om voorspellings op insetdata te maak. Die invoerdata moet op dieselfde manier as die opleidingsdata vooraf verwerk word voordat dit na die model gevoer word vir voorspelling. Die model se uitset kan geïnterpreteer word op grond van die spesifieke taak wat voorhande is, soos klassifikasie, regressie of objekbespeuring.
Die stappe betrokke by opleiding en voorspelling met TensorFlow.js-modelle sluit in datavoorbereiding, modelskepping, modelopleiding, model-evaluering en modelvoorspelling. Hierdie stappe maak die ontwikkeling en ontplooiing van diepleermodelle in die blaaier moontlik, wat kragtige en doeltreffende KI-toepassings moontlik maak.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Diep leer in die blaaier met TensorFlow.js:
- Wat is die doel om die data uit te vee na elke twee wedstryde in die AI Pong-speletjie?
- Hoe word die data wat ingesamel word vir die opleiding van die KI-model in die AI Pong-speletjie?
- Hoe word die skuif wat deur die KI-speler gemaak moet word, bepaal op grond van die uitset van die model?
- Hoe word die uitset van die neurale netwerkmodel in die AI Pong-speletjie voorgestel?
- Wat is die kenmerke wat gebruik word om die AI-model in die AI Pong-speletjie op te lei?
- Hoe kan 'n lyngrafiek in die TensorFlow.js-webtoepassing gevisualiseer word?
- Hoe kan die waarde van X outomaties verhoog word elke keer as die indien-knoppie geklik word?
- Hoe kan die waardes van Xs- en Ys-skikkings in die webtoepassing vertoon word?
- Hoe kan die gebruiker data in die TensorFlow.js-webtoepassing invoer?
- Wat is die doel om skripmerkers in die HTML-kode in te sluit wanneer TensorFlow.js in 'n webtoepassing gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Deep learning in die blaaier met TensorFlow.js