Latihan dan ramalan dengan model TensorFlow.js melibatkan beberapa langkah yang membolehkan pembangunan dan penggunaan model pembelajaran mendalam dalam penyemak imbas. Proses ini merangkumi penyediaan data, penciptaan model, latihan dan ramalan. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka setiap langkah ini secara terperinci, memberikan penjelasan menyeluruh tentang proses tersebut.
1. Penyediaan Data:
Langkah pertama dalam melatih dan meramal dengan model TensorFlow.js ialah menyediakan data. Ini melibatkan pengumpulan dan praproses data untuk memastikan ia berada dalam format yang sesuai untuk melatih model. Prapemprosesan data mungkin termasuk tugas seperti membersihkan data, menormalkan atau menyeragamkan ciri dan membahagikan data kepada set latihan dan ujian. TensorFlow.js menyediakan pelbagai utiliti dan fungsi untuk membantu penyediaan data, seperti pemuat data dan fungsi prapemprosesan.
2. Penciptaan Model:
Setelah data disediakan, langkah seterusnya ialah mencipta model pembelajaran mendalam menggunakan TensorFlow.js. Seni bina model perlu ditakrifkan, menyatakan bilangan dan jenis lapisan, serta fungsi pengaktifan dan parameter lain untuk setiap lapisan. TensorFlow.js menyediakan API peringkat tinggi yang membenarkan penciptaan model menggunakan lapisan yang telah ditetapkan, seperti lapisan padat, lapisan konvolusi dan lapisan berulang. Seni bina model tersuai juga boleh dibuat dengan melanjutkan kelas model asas yang disediakan oleh TensorFlow.js.
3. Latihan Model:
Selepas model dibuat, ia perlu dilatih mengenai data yang disediakan. Melatih model pembelajaran mendalam melibatkan pengoptimuman parameternya untuk meminimumkan fungsi kehilangan tertentu. Ini biasanya dilakukan melalui proses berulang yang dikenali sebagai keturunan kecerunan, di mana parameter model dikemas kini berdasarkan kecerunan fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter tersebut. TensorFlow.js menyediakan pelbagai algoritma pengoptimuman, seperti keturunan kecerunan stokastik (SGD) dan Adam, yang boleh digunakan untuk melatih model. Semasa latihan, model dibentangkan dengan data latihan dalam kelompok, dan parameter dikemas kini berdasarkan kecerunan yang dikira pada setiap kelompok. Proses latihan diteruskan untuk bilangan zaman tertentu atau sehingga kriteria penumpuan dipenuhi.
4. Penilaian Model:
Setelah model dilatih, adalah penting untuk menilai prestasinya pada data yang tidak kelihatan untuk menilai keupayaan generalisasinya. Ini biasanya dilakukan menggunakan set data ujian berasingan yang tidak digunakan semasa proses latihan. TensorFlow.js menyediakan fungsi penilaian yang boleh digunakan untuk mengira pelbagai metrik, seperti ketepatan, ketepatan, ingatan semula dan skor F1, untuk mengukur prestasi model terlatih.
5. Ramalan Model:
Selepas model dilatih dan dinilai, ia boleh digunakan untuk membuat ramalan ke atas data baharu yang tidak kelihatan. TensorFlow.js menyediakan fungsi untuk memuatkan model terlatih dan menggunakannya untuk membuat ramalan pada data input. Data input perlu dipraproses dengan cara yang sama seperti data latihan sebelum menyuapkannya kepada model untuk ramalan. Output model boleh ditafsirkan berdasarkan tugas khusus di tangan, seperti klasifikasi, regresi, atau pengesanan objek.
Langkah-langkah yang terlibat dalam latihan dan ramalan dengan model TensorFlow.js termasuk penyediaan data, penciptaan model, latihan model, penilaian model dan ramalan model. Langkah-langkah ini membolehkan pembangunan dan penggunaan model pembelajaran mendalam dalam penyemak imbas, membolehkan aplikasi AI yang berkuasa dan cekap.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran mendalam dalam penyemak imbas dengan TensorFlow.js:
- Apakah tujuan mengosongkan data selepas setiap dua perlawanan dalam permainan AI Pong?
- Bagaimanakah data dikumpul untuk melatih model AI dalam permainan AI Pong?
- Bagaimanakah langkah yang akan dibuat oleh pemain AI ditentukan berdasarkan output model?
- Bagaimanakah output model rangkaian saraf diwakili dalam permainan AI Pong?
- Apakah ciri yang digunakan untuk melatih model AI dalam permainan AI Pong?
- Bagaimanakah graf garis boleh digambarkan dalam aplikasi web TensorFlow.js?
- Bagaimanakah nilai X boleh dinaikkan secara automatik setiap kali butang hantar diklik?
- Bagaimanakah nilai tatasusunan Xs dan Ys boleh dipaparkan dalam aplikasi web?
- Bagaimanakah pengguna boleh memasukkan data dalam aplikasi web TensorFlow.js?
- Apakah tujuan memasukkan teg skrip dalam kod HTML apabila menggunakan TensorFlow.js dalam aplikasi web?