Dalam pembangunan aplikasi Air Cognizer, pelajar kejuruteraan menggunakan TensorFlow, rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang digunakan secara meluas. TensorFlow menyediakan platform yang berkuasa untuk melaksanakan dan melatih model pembelajaran mesin, membolehkan pelajar meramal kualiti udara berdasarkan pelbagai ciri input.
Sebagai permulaan, pelajar menggunakan seni bina fleksibel TensorFlow untuk mereka bentuk dan melaksanakan model rangkaian saraf untuk aplikasi Air Cognizer. TensorFlow menawarkan rangkaian API peringkat tinggi, seperti Keras, yang memudahkan proses membina dan melatih rangkaian saraf. Pelajar memanfaatkan API ini untuk mentakrifkan seni bina model mereka, menentukan lapisan berbeza, fungsi pengaktifan dan algoritma pengoptimuman.
Selain itu, koleksi banyak algoritma dan model pembelajaran mesin pra-bina TensorFlow terbukti sangat berharga dalam pembangunan Air Cognizer. Pelajar dapat memanfaatkan model sedia ada ini, seperti rangkaian neural konvolusi (CNN) dan rangkaian saraf berulang (RNN), untuk melaksanakan tugas seperti klasifikasi imej dan analisis siri masa. Sebagai contoh, mereka boleh menggunakan model CNN yang telah terlatih untuk mengekstrak ciri yang bermakna daripada data penderia kualiti udara, dan kemudian memasukkan ciri ini ke dalam model tersuai mereka untuk pemprosesan dan ramalan selanjutnya.
Selain itu, abstraksi graf pengiraan TensorFlow memainkan peranan penting dalam pembangunan Air Cognizer. Pelajar membina graf pengiraan menggunakan API TensorFlow, yang membolehkan mereka mewakili operasi matematik yang kompleks dan kebergantungan antara pembolehubah. Dengan mentakrifkan pengiraan sebagai graf, TensorFlow secara automatik mengoptimumkan pelaksanaan dan mengedarkannya merentas sumber yang tersedia, seperti CPU atau GPU. Pengoptimuman ini telah mempercepatkan proses latihan dan inferens, membolehkan pelajar bekerja dengan set data yang besar dan model yang kompleks dengan cekap.
Tambahan pula, pelajar mengambil kesempatan daripada keupayaan TensorFlow untuk prapemprosesan dan penambahan data. TensorFlow menyediakan set alat dan fungsi yang kaya untuk memanipulasi dan mengubah data, seperti penskalaan, penormalan dan teknik penambahan data seperti penggiliran imej atau flipping. Langkah prapemprosesan ini adalah penting dalam menyediakan data input untuk melatih model dalam Air Cognizer, memastikan model boleh belajar dengan berkesan daripada data yang tersedia.
Akhir sekali, sokongan TensorFlow untuk pengkomputeran teragih membolehkan pelajar membuat skala model dan proses latihan mereka. Dengan menggunakan strategi latihan yang diedarkan TensorFlow, seperti pelayan parameter atau keselarian data, pelajar boleh melatih model mereka pada berbilang mesin atau GPU secara serentak. Pendekatan latihan teragih ini membolehkan mereka mengendalikan set data yang lebih besar, mengurangkan masa latihan dan mencapai prestasi model yang lebih baik.
Pelajar kejuruteraan menggunakan TensorFlow secara meluas dalam pembangunan aplikasi Air Cognizer. Mereka memanfaatkan seni bina fleksibel TensorFlow, model pra-bina, abstraksi graf pengiraan, keupayaan prapemprosesan data dan sokongan untuk pengkomputeran teragih. Ciri ini memperkasakan pelajar untuk mereka bentuk, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin yang meramalkan kualiti udara dengan tepat berdasarkan pelbagai ciri input.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Air Cognizer meramalkan kualiti udara dengan ML:
- Bagaimanakah aplikasi Air Cognizer boleh menyumbang kepada penyelesaian masalah pencemaran udara di Delhi?
- Apakah peranan yang dimainkan oleh TensorFlow Lite dalam penggunaan model pada peranti?
- Bagaimanakah pelajar memastikan kecekapan dan kebolehgunaan aplikasi Air Cognizer?
- Apakah tiga model yang digunakan dalam aplikasi Air Cognizer, dan apakah tujuan masing-masing?