U razvoju aplikacije Air Cognizer, studenti inženjerstva su efikasno koristili TensorFlow, široko korišćeni okvir za mašinsko učenje otvorenog koda. TensorFlow je pružio moćnu platformu za implementaciju i obuku modela mašinskog učenja, omogućavajući studentima da predvide kvalitet vazduha na osnovu različitih ulaznih karakteristika.
Za početak, studenti su koristili TensorFlow-ovu fleksibilnu arhitekturu da dizajniraju i implementiraju modele neuronske mreže za aplikaciju Air Cognizer. TensorFlow nudi niz API-ja visokog nivoa, kao što je Keras, koji pojednostavljuju proces izgradnje i obuke neuronskih mreža. Studenti su iskoristili ove API-je da definiraju arhitekturu svojih modela, specificirajući različite slojeve, aktivacijske funkcije i algoritme optimizacije.
Štaviše, TensorFlow-ova obimna kolekcija unapred izgrađenih algoritama i modela mašinskog učenja pokazala se izuzetno vrednom u razvoju Air Cognizer-a. Učenici su bili u mogućnosti da iskoriste ove već postojeće modele, kao što su konvolucione neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN), za obavljanje zadataka kao što su klasifikacija slika i analiza vremenskih serija. Na primjer, mogli bi koristiti unaprijed obučeni CNN model da izvuku značajne karakteristike iz podataka senzora kvaliteta zraka, a zatim unesu ove karakteristike u svoje prilagođene modele za dalju obradu i predviđanje.
Pored toga, TensorFlow-ova kompjuterska apstrakcija grafa je odigrala ključnu ulogu u razvoju Air Cognizer-a. Studenti su konstruisali računarske grafove koristeći TensorFlow API, koji im je omogućio da predstave složene matematičke operacije i zavisnosti između varijabli. Definisanjem proračuna kao grafa, TensorFlow je automatski optimizovao izvršenje i distribuirao ga na dostupne resurse, kao što su CPU ili GPU. Ova optimizacija je uvelike ubrzala procese obuke i zaključivanja, omogućavajući studentima da efikasno rade sa velikim skupovima podataka i složenim modelima.
Nadalje, studenti su iskoristili mogućnosti TensorFlow-a za prethodnu obradu i povećanje podataka. TensorFlow pruža bogat skup alata i funkcija za manipulaciju i transformaciju podataka, kao što su skaliranje, normalizacija i tehnike povećanja podataka kao što su rotacija ili okretanje slike. Ovi koraci predobrade bili su ključni u pripremi ulaznih podataka za obuku modela u Air Cognizer-u, osiguravajući da modeli mogu efikasno učiti iz dostupnih podataka.
Na kraju, TensorFlow podrška za distribuirano računarstvo omogućila je studentima da skaliraju svoje modele i procese obuke. Koristeći TensorFlowove distribuirane strategije obuke, kao što su serveri parametara ili paralelizam podataka, studenti bi mogli istovremeno trenirati svoje modele na više mašina ili GPU-a. Ovaj distribuirani pristup obuci omogućio im je da rukuju većim skupovima podataka, smanje vrijeme obuke i postignu bolje performanse modela.
Studenti inženjerstva su intenzivno koristili TensorFlow u razvoju aplikacije Air Cognizer. Iskoristili su fleksibilnu arhitekturu TensorFlow-a, unaprijed izgrađene modele, apstrakciju računskog grafa, mogućnosti prethodne obrade podataka i podršku za distribuirano računanje. Ove karakteristike su osnažile studente da dizajniraju, obuče i primene modele mašinskog učenja koji precizno predviđaju kvalitet vazduha na osnovu različitih ulaznih karakteristika.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Air Cognizer predviđa kvalitet zraka sa ML:
- Kako aplikacija Air Cognizer može doprinijeti rješavanju problema zagađenja zraka u Delhiju?
- Kakvu je ulogu TensorFlow Lite imao u implementaciji modela na uređaju?
- Kako su studenti osigurali efikasnost i upotrebljivost aplikacije Air Cognizer?
- Koja su tri modela korištena u aplikaciji Air Cognizer i koja je bila njihova svrha?