Навучанне і прагназаванне з дапамогай мадэляў TensorFlow.js ўключае некалькі этапаў, якія дазваляюць распрацоўваць і разгортваць мадэлі глыбокага навучання ў браўзеры. Гэты працэс уключае ў сябе падрыхтоўку даных, стварэнне мадэлі, навучанне і прагназаванне. У гэтым адказе мы дэталёва разгледзім кожны з гэтых этапаў, даючы поўнае тлумачэнне працэсу.
1. Падрыхтоўка дадзеных:
Першы крок у навучанні і прагназаванні з дапамогай мадэляў TensorFlow.js - гэта падрыхтоўка даных. Гэта прадугледжвае збор і папярэднюю апрацоўку даных, каб пераканацца, што яны знаходзяцца ў прыдатным фармаце для навучання мадэлі. Папярэдняя апрацоўка даных можа ўключаць у сябе такія задачы, як ачыстка даных, нармалізацыя або стандартызацыя функцый і раздзяленне даных на навучальныя і тэставыя наборы. TensorFlow.js забяспечвае розныя ўтыліты і функцыі для дапамогі ў падрыхтоўцы даных, такія як загрузчыкі даных і функцыі папярэдняй апрацоўкі.
2. Стварэнне мадэлі:
Пасля падрыхтоўкі даных наступным крокам з'яўляецца стварэнне мадэлі глыбокага навучання з выкарыстаннем TensorFlow.js. Неабходна вызначыць архітэктуру мадэлі, указаўшы колькасць і тып слаёў, а таксама функцыі актывацыі і іншыя параметры для кожнага ўзроўню. TensorFlow.js забяспечвае API высокага ўзроўню, які дазваляе ствараць мадэлі з выкарыстаннем загадзя вызначаных слаёў, такіх як шчыльныя слаі, згорткавыя слаі і перыядычныя слаі. Карыстальніцкія архітэктуры мадэляў таксама можна ствараць шляхам пашырэння базавага класа мадэлі, прадастаўленага TensorFlow.js.
3. Мадэль Навучанне:
Пасля стварэння мадэлі яе неабходна навучыць на падрыхтаваных дадзеных. Навучанне мадэлі глыбокага навучання прадугледжвае аптымізацыю яе параметраў для мінімізацыі вызначанай функцыі страт. Звычайна гэта робіцца з дапамогай ітэрацыйнага працэсу, вядомага як градыентны спуск, калі параметры мадэлі абнаўляюцца на аснове градыентаў функцыі страт адносна гэтых параметраў. TensorFlow.js забяспечвае розныя алгарытмы аптымізацыі, такія як стахастычны градыентны спуск (SGD) і Адам, якія можна выкарыстоўваць для навучання мадэлі. Падчас навучання мадэль прадстаўляецца з дадзенымі навучання ў партыях, а параметры абнаўляюцца на аснове градыентаў, вылічаных для кожнай партыі. Працэс навучання працягваецца на працягу пэўнай колькасці эпох або пакуль не будзе выкананы крытэрый канвергенцыі.
4. Ацэнка мадэлі:
Пасля навучання мадэлі важна ацаніць яе прадукцыйнасць на нябачных дадзеных, каб ацаніць яе магчымасці абагульнення. Звычайна гэта робіцца з дапамогай асобнага набору тэставых даных, які не выкарыстоўваўся ў працэсе навучання. TensorFlow.js забяспечвае функцыі ацэнкі, якія можна выкарыстоўваць для вылічэння розных паказчыкаў, такіх як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і адзнака F1, для вымярэння прадукцыйнасці навучанай мадэлі.
5. Прагназаванне мадэлі:
Пасля навучання і ацэнкі мадэлі яе можна выкарыстоўваць для прагназавання новых, нябачных даных. TensorFlow.js забяспечвае функцыі для загрузкі навучанай мадэлі і выкарыстання яе для прагназавання ўваходных даных. Перад перадачай у мадэль для прагназавання ўваходныя даныя павінны быць апрацаваны такім жа чынам, як і навучальныя даныя. Выхадныя дадзеныя мадэлі можна інтэрпрэтаваць у залежнасці ад канкрэтнай задачы, напрыклад, класіфікацыі, рэгрэсіі або выяўлення аб'ектаў.
Этапы навучання і прагназавання з дапамогай мадэляў TensorFlow.js ўключаюць падрыхтоўку даных, стварэнне мадэлі, навучанне мадэлі, ацэнку мадэлі і прагназаванне мадэлі. Гэтыя крокі дазваляюць распрацоўваць і разгортваць мадэлі глыбокага навучання ў браўзеры, дазваляючы магутныя і эфектыўныя прыкладанні штучнага інтэлекту.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Глыбокае навучанне ў аглядальніку з TensorFlow.js:
- Якая мэта выдалення даных пасля кожных дзвюх гульняў у гульні AI Pong?
- Як збіраюцца даныя для навучання мадэлі штучнага інтэлекту ў гульні AI Pong?
- Як вызначаецца ход, які павінен зрабіць гулец са штучным інтэлектам, на падставе вынікаў мадэлі?
- Як прадстаўлены вынікі мадэлі нейронавай сеткі ў гульні AI Pong?
- Якія функцыі выкарыстоўваюцца для навучання мадэлі штучнага інтэлекту ў гульні AI Pong?
- Як можна візуалізаваць лінейны графік у вэб-праграме TensorFlow.js?
- Як значэнне X можа аўтаматычна павялічвацца кожны раз, калі націскаецца кнопка адпраўкі?
- Як значэнні масіваў Xs і Ys можна адлюстраваць у вэб-праграме?
- Як карыстальнік можа ўводзіць даныя ў вэб-праграму TensorFlow.js?
- Якая мэта ўключэння тэгаў сцэнарыя ў HTML-код пры выкарыстанні TensorFlow.js у вэб-праграме?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у Deep learning у браўзеры з TensorFlow.js