Školenie a predpovedanie pomocou modelov TensorFlow.js zahŕňa niekoľko krokov, ktoré umožňujú vývoj a nasadenie modelov hlbokého učenia v prehliadači. Tento proces zahŕňa prípravu údajov, vytváranie modelu, školenie a predikciu. V tejto odpovedi podrobne preskúmame každý z týchto krokov a poskytneme komplexné vysvetlenie procesu.
1. Príprava údajov:
Prvým krokom pri trénovaní a predpovedaní pomocou modelov TensorFlow.js je príprava údajov. To zahŕňa zber a predbežné spracovanie údajov, aby sa zabezpečilo, že budú vo vhodnom formáte na trénovanie modelu. Predspracovanie údajov môže zahŕňať úlohy, ako je čistenie údajov, normalizácia alebo štandardizácia funkcií a rozdelenie údajov do tréningových a testovacích sád. TensorFlow.js poskytuje rôzne pomôcky a funkcie, ktoré pomáhajú pri príprave údajov, ako sú napríklad zavádzače údajov a funkcie predbežného spracovania.
2. Tvorba modelu:
Keď sú údaje pripravené, ďalším krokom je vytvorenie modelu hlbokého učenia pomocou TensorFlow.js. Je potrebné definovať architektúru modelu s uvedením počtu a typu vrstiev, ako aj aktivačných funkcií a ďalších parametrov pre každú vrstvu. TensorFlow.js poskytuje rozhranie API na vysokej úrovni, ktoré umožňuje vytváranie modelov pomocou vopred definovaných vrstiev, ako sú husté vrstvy, konvolučné vrstvy a opakujúce sa vrstvy. Vlastné architektúry modelov možno vytvoriť aj rozšírením triedy základného modelu, ktorú poskytuje TensorFlow.js.
3. Modelový tréning:
Po vytvorení modelu je potrebné ho natrénovať na pripravených dátach. Tréning modelu hlbokého učenia zahŕňa optimalizáciu jeho parametrov, aby sa minimalizovala špecifikovaná funkcia straty. Toto sa zvyčajne vykonáva prostredníctvom iteračného procesu známeho ako gradientový zostup, kde sa parametre modelu aktualizujú na základe gradientov stratovej funkcie vzhľadom na tieto parametre. TensorFlow.js poskytuje rôzne optimalizačné algoritmy, ako napríklad stochastický gradient zostup (SGD) a Adam, ktoré možno použiť na trénovanie modelu. Počas tréningu je model prezentovaný s údajmi o tréningu v dávkach a parametre sa aktualizujú na základe gradientov vypočítaných pre každú dávku. Tréningový proces pokračuje po určitý počet epoch alebo dovtedy, kým nie je splnené konvergenčné kritérium.
4. Hodnotenie modelu:
Keď je model trénovaný, je dôležité vyhodnotiť jeho výkon na neviditeľných údajoch, aby sa posúdili jeho možnosti zovšeobecnenia. Zvyčajne sa to robí pomocou samostatného testovacieho súboru údajov, ktorý sa nepoužil počas tréningového procesu. TensorFlow.js poskytuje hodnotiace funkcie, ktoré možno použiť na výpočet rôznych metrík, ako je presnosť, presnosť, pamätanie a skóre F1, na meranie výkonu trénovaného modelu.
5. Predikcia modelu:
Potom, čo je model vyškolený a vyhodnotený, môže byť použitý na vytváranie predpovedí na nových, neviditeľných údajoch. TensorFlow.js poskytuje funkcie na načítanie trénovaného modelu a jeho použitie na predpovedanie vstupných údajov. Vstupné dáta musia byť predspracované rovnakým spôsobom ako trénovacie dáta predtým, ako sa dodajú modelu na predikciu. Výstup modelu možno interpretovať na základe konkrétnej úlohy, ako je klasifikácia, regresia alebo detekcia objektov.
Kroky zapojené do trénovania a predpovedania pomocou modelov TensorFlow.js zahŕňajú prípravu údajov, vytváranie modelu, trénovanie modelu, hodnotenie modelu a predikciu modelu. Tieto kroky umožňujú vývoj a nasadenie modelov hlbokého učenia v prehliadači, čo umožňuje výkonné a efektívne aplikácie AI.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Hlboké učenie v prehliadači pomocou súboru TensorFlow.js:
- Aký je účel vymazania údajov po každých dvoch hrách v hre AI Pong?
- Ako sa zhromažďujú údaje na trénovanie modelu AI v hre AI Pong?
- Ako určí pohyb hráča AI na základe výstupu modelu?
- Ako je výstup modelu neurónovej siete reprezentovaný v hre AI Pong?
- Aké funkcie sa používajú na trénovanie modelu AI v hre AI Pong?
- Ako je možné vizualizovať čiarový graf vo webovej aplikácii TensorFlow.js?
- Ako sa môže hodnota X automaticky zvýšiť pri každom kliknutí na tlačidlo Odoslať?
- Ako je možné zobraziť hodnoty polí Xs a Ys vo webovej aplikácii?
- Ako môže používateľ zadávať údaje do webovej aplikácie TensorFlow.js?
- Aký je účel zahrnutia značiek skriptu do kódu HTML pri používaní TensorFlow.js vo webovej aplikácii?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v časti Deep learning v prehliadači s TensorFlow.js