Pri vývoji aplikácie Air Cognizer študenti inžinierstva efektívne využili TensorFlow, široko používaný open source systém strojového učenia. TensorFlow poskytol výkonnú platformu na implementáciu a trénovanie modelov strojového učenia, čo študentom umožnilo predpovedať kvalitu ovzdušia na základe rôznych vstupných funkcií.
Na začiatok študenti využili flexibilnú architektúru TensorFlow na návrh a implementáciu modelov neurónových sietí pre aplikáciu Air Cognizer. TensorFlow ponúka rad API na vysokej úrovni, ako je Keras, ktoré zjednodušujú proces budovania a tréningu neurónových sietí. Študenti využili tieto API na definovanie architektúry svojich modelov, špecifikovali rôzne vrstvy, aktivačné funkcie a optimalizačné algoritmy.
Okrem toho sa rozsiahla zbierka vopred vytvorených algoritmov a modelov strojového učenia TensorFlow ukázala ako nesmierne cenná pri vývoji Air Cognizer. Študenti dokázali využiť tieto už existujúce modely, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN) a rekurentné neurónové siete (RNN), na vykonávanie úloh, ako je klasifikácia obrázkov a analýza časových radov. Mohli by napríklad použiť vopred vyškolený model CNN na extrahovanie zmysluplných funkcií z údajov snímača kvality ovzdušia a potom tieto funkcie vložiť do svojich vlastných modelov na ďalšie spracovanie a predpovedanie.
Okrem toho výpočtová abstrakcia grafov TensorFlow zohrala kľúčovú úlohu pri vývoji Air Cognizer. Študenti vytvorili výpočtové grafy pomocou TensorFlow API, čo im umožnilo reprezentovať zložité matematické operácie a závislosti medzi premennými. Definovaním výpočtov ako grafu TensorFlow automaticky optimalizoval vykonávanie a distribuoval ho medzi dostupné zdroje, ako sú CPU alebo GPU. Táto optimalizácia výrazne urýchlila procesy školenia a odvodzovania, čo umožnilo študentom efektívne pracovať s veľkými súbormi údajov a komplexnými modelmi.
Okrem toho študenti využili možnosti TensorFlow na predbežné spracovanie a rozšírenie údajov. TensorFlow poskytuje bohatú sadu nástrojov a funkcií na manipuláciu a transformáciu údajov, ako je škálovanie, normalizácia a techniky zväčšovania údajov, ako je otáčanie alebo preklápanie obrazu. Tieto kroky predspracovania boli rozhodujúce pri príprave vstupných údajov na trénovanie modelov v Air Cognizer, čím sa zabezpečilo, že modely sa mohli efektívne učiť z dostupných údajov.
A napokon, podpora TensorFlow pre distribuované výpočty umožnila študentom škálovať ich modely a tréningové procesy. Využitím distribuovaných tréningových stratégií TensorFlow, ako sú parametrické servery alebo dátový paralelizmus, mohli študenti trénovať svoje modely na viacerých strojoch alebo GPU súčasne. Tento prístup k distribuovanému tréningu im umožnil zvládnuť väčšie súbory údajov, skrátiť čas školenia a dosiahnuť lepší výkon modelu.
Študenti inžinierstva vo veľkej miere využívali TensorFlow pri vývoji aplikácie Air Cognizer. Využili flexibilnú architektúru TensorFlow, vopred zostavené modely, výpočtovú abstrakciu grafov, možnosti predbežného spracovania údajov a podporu pre distribuované výpočty. Tieto funkcie umožnili študentom navrhnúť, trénovať a nasadiť modely strojového učenia, ktoré presne predpovedajú kvalitu ovzdušia na základe rôznych vstupných funkcií.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Air Cognizer predpovedajúci kvalitu vzduchu s ML:
- Ako môže aplikácia Air Cognizer prispieť k riešeniu problému znečistenia ovzdušia v Dillí?
- Akú úlohu zohral TensorFlow Lite pri nasadzovaní modelov do zariadenia?
- Ako študenti zabezpečili efektivitu a použiteľnosť aplikácie Air Cognizer?
- Aké tri modely boli použité v aplikácii Air Cognizer a aké boli ich príslušné účely?