Навчання та прогнозування за допомогою моделей TensorFlow.js включає кілька етапів, які дозволяють розробляти та розгортати моделі глибокого навчання у браузері. Цей процес охоплює підготовку даних, створення моделі, навчання та прогнозування. У цій відповіді ми детально розглянемо кожен із цих кроків, надаючи вичерпне пояснення процесу.
1. Підготовка даних:
Першим кроком у навчанні та прогнозуванні за допомогою моделей TensorFlow.js є підготовка даних. Це передбачає збір і попередню обробку даних, щоб переконатися, що вони мають відповідний формат для навчання моделі. Попередня обробка даних може включати такі завдання, як очищення даних, нормалізація або стандартизація функцій, а також поділ даних на набори для навчання та тестування. TensorFlow.js надає різні утиліти та функції для допомоги в підготовці даних, наприклад завантажувачі даних і функції попередньої обробки.
2. Створення моделі:
Після підготовки даних наступним кроком є створення моделі глибокого навчання за допомогою TensorFlow.js. Необхідно визначити архітектуру моделі, вказавши кількість і тип шарів, а також функції активації та інші параметри для кожного шару. TensorFlow.js надає API високого рівня, який дозволяє створювати моделі за допомогою попередньо визначених шарів, таких як щільні шари, згорткові шари та повторювані шари. Архітектури користувальницьких моделей також можна створити шляхом розширення базового класу моделі, наданого TensorFlow.js.
3. Модельне навчання:
Після створення моделі її необхідно навчити на підготовлених даних. Навчання моделі глибокого навчання передбачає оптимізацію її параметрів для мінімізації заданої функції втрат. Зазвичай це робиться за допомогою ітераційного процесу, відомого як градієнтний спад, де параметри моделі оновлюються на основі градієнтів функції втрат щодо цих параметрів. TensorFlow.js надає різні алгоритми оптимізації, такі як стохастичний градієнтний спуск (SGD) і Адам, які можна використовувати для навчання моделі. Під час навчання модель представляється з навчальними даними в партіях, а параметри оновлюються на основі градієнтів, обчислених для кожної партії. Процес навчання триває певну кількість епох або доки не буде виконано критерій збіжності.
4. Оцінка моделі:
Коли модель навчена, важливо оцінити її продуктивність на невидимих даних, щоб оцінити її можливості узагальнення. Зазвичай це робиться за допомогою окремого тестового набору даних, який не використовувався під час процесу навчання. TensorFlow.js надає функції оцінювання, які можна використовувати для обчислення різних показників, таких як точність, точність, запам’ятовування та оцінка F1, для вимірювання продуктивності навченої моделі.
5. Прогноз моделі:
Після того, як модель навчена та оцінена, її можна використовувати для прогнозування нових, невідомих даних. TensorFlow.js надає функції для завантаження навченої моделі та використання її для прогнозування вхідних даних. Вхідні дані необхідно попередньо обробити так само, як дані навчання, перш ніж передати їх у модель для прогнозування. Вихідні дані моделі можна інтерпретувати на основі конкретного завдання, такого як класифікація, регресія або виявлення об’єктів.
Етапи навчання та прогнозування за допомогою моделей TensorFlow.js включають підготовку даних, створення моделі, навчання моделі, оцінку моделі та прогнозування моделі. Ці кроки дозволяють розробляти та розгортати моделі глибокого навчання у веб-переглядачі, створюючи потужні та ефективні програми ШІ.
Інші останні запитання та відповіді щодо Глибоке навчання у браузері за допомогою TensorFlow.js:
- Яка мета видаляти дані після кожних двох ігор у грі AI Pong?
- Як збираються дані для навчання моделі AI у грі AI Pong?
- Як визначається хід гравця зі штучним інтелектом на основі вихідних даних моделі?
- Як результат моделі нейронної мережі представлено в грі AI Pong?
- Які функції використовуються для навчання моделі AI у грі AI Pong?
- Як можна візуалізувати лінійний графік у веб-додатку TensorFlow.js?
- Як значення X може автоматично збільшуватися щоразу, коли натискається кнопка надсилання?
- Як значення масивів Xs і Ys можна відобразити у веб-додатку?
- Як користувач може вводити дані у веб-додатку TensorFlow.js?
- Яка мета включення тегів сценарію в HTML-код під час використання TensorFlow.js у веб-додатку?
Перегляньте більше запитань і відповідей у Deep learning у браузері за допомогою TensorFlow.js