Obuka i predviđanje sa TensorFlow.js modelima uključuje nekoliko koraka koji omogućavaju razvoj i primenu modela dubokog učenja u pretraživaču. Ovaj proces obuhvata pripremu podataka, kreiranje modela, obuku i predviđanje. U ovom odgovoru ćemo detaljno istražiti svaki od ovih koraka, pružajući sveobuhvatno objašnjenje procesa.
1. Priprema podataka:
Prvi korak u obuci i predviđanju sa TensorFlow.js modelima je priprema podataka. Ovo uključuje prikupljanje i prethodnu obradu podataka kako bi se osiguralo da su u prikladnom formatu za obuku modela. Prethodna obrada podataka može uključivati zadatke kao što su čišćenje podataka, normalizacija ili standardizacija karakteristika i dijeljenje podataka u skupove za obuku i testiranje. TensorFlow.js pruža različite uslužne programe i funkcije za pomoć u pripremi podataka, kao što su učitavači podataka i funkcije za prethodnu obradu.
2. Kreiranje modela:
Nakon što su podaci pripremljeni, sljedeći korak je kreiranje modela dubokog učenja pomoću TensorFlow.js. Potrebno je definirati arhitekturu modela, specificirajući broj i tip slojeva, kao i aktivacijske funkcije i druge parametre za svaki sloj. TensorFlow.js obezbeđuje API visokog nivoa koji omogućava kreiranje modela koristeći unapred definisane slojeve, kao što su gusti slojevi, konvolutivni slojevi i ponavljajući slojevi. Prilagođene arhitekture modela mogu se kreirati i proširenjem osnovne klase modela koju pruža TensorFlow.js.
3. Obuka modela:
Nakon kreiranja modela potrebno ga je obučiti na pripremljenim podacima. Obuka modela dubokog učenja uključuje optimizaciju njegovih parametara kako bi se minimizirala određena funkcija gubitka. Ovo se obično radi putem iterativnog procesa poznatog kao spuštanje gradijenta, gdje se parametri modela ažuriraju na osnovu gradijenta funkcije gubitka u odnosu na te parametre. TensorFlow.js pruža različite algoritme optimizacije, kao što su stohastički gradijentni pad (SGD) i Adam, koji se mogu koristiti za obuku modela. Tokom obuke, model se prikazuje sa podacima obuke u serijama, a parametri se ažuriraju na osnovu gradijenta izračunatih za svaku seriju. Proces obuke se nastavlja za određeni broj epoha ili dok se ne ispuni kriterij konvergencije.
4. Procjena modela:
Kada je model obučen, važno je procijeniti njegovu izvedbu na nevidljivim podacima kako bi se procijenile njegove sposobnosti generalizacije. Ovo se obično radi pomoću zasebnog skupa podataka za testiranje koji nije korišten tokom procesa obuke. TensorFlow.js pruža funkcije evaluacije koje se mogu koristiti za izračunavanje različitih metrika, kao što su tačnost, preciznost, opoziv i F1 rezultat, za mjerenje performansi obučenog modela.
5. Predviđanje modela:
Nakon što je model obučen i evaluiran, može se koristiti za predviđanje novih, nevidljivih podataka. TensorFlow.js pruža funkcije za učitavanje obučenog modela i njegovo korištenje za predviđanje ulaznih podataka. Ulazni podaci moraju biti prethodno obrađeni na isti način kao i podaci o obuci prije nego što se unesu u model radi predviđanja. Izlaz modela se može tumačiti na osnovu specifičnog zadatka koji je pri ruci, kao što je klasifikacija, regresija ili detekcija objekta.
Koraci uključeni u obuku i predviđanje sa TensorFlow.js modelima uključuju pripremu podataka, kreiranje modela, obuku modela, evaluaciju modela i predviđanje modela. Ovi koraci omogućavaju razvoj i primenu modela dubokog učenja u pretraživaču, omogućavajući moćne i efikasne AI aplikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Dubinsko učenje u pregledniku pomoću TensorFlow.js:
- Koja je svrha brisanja podataka nakon svake dvije igre u igri AI Pong?
- Kako se prikupljaju podaci za obuku AI modela u igri AI Pong?
- Kako će se potez AI igrača odrediti na osnovu rezultata modela?
- Kako je izlaz modela neuronske mreže predstavljen u igrici AI Pong?
- Koje su karakteristike koje se koriste za treniranje AI modela u igrici AI Pong?
- Kako se linijski graf može vizualizirati u web aplikaciji TensorFlow.js?
- Kako se vrijednost X može automatski povećati svaki put kada se klikne na dugme za slanje?
- Kako se vrijednosti Xs i Ys nizova mogu prikazati u web aplikaciji?
- Kako korisnik može unijeti podatke u TensorFlow.js web aplikaciju?
- Koja je svrha uključivanja skriptnih oznaka u HTML kod kada koristite TensorFlow.js u web aplikaciji?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Dubinskom učenju u pretraživaču sa TensorFlow.js