Пры распрацоўцы прыкладання Air Cognizer студэнты інжынернага факультэта эфектыўна выкарыстоўвалі TensorFlow, шырока распаўсюджаную структуру машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам. TensorFlow забяспечвае магутную платформу для ўкаранення і навучання мадэлям машыннага навучання, што дазваляе студэнтам прагназаваць якасць паветра на аснове розных уваходных функцый.
Пачнем з таго, што студэнты выкарысталі гнуткую архітэктуру TensorFlow для распрацоўкі і рэалізацыі мадэляў нейронных сетак для прыкладання Air Cognizer. TensorFlow прапануе шэраг высокаўзроўневых API, такіх як Keras, якія спрашчаюць працэс стварэння і навучання нейронавых сетак. Студэнты выкарыстоўвалі гэтыя API для вызначэння архітэктуры сваіх мадэляў, указваючы розныя ўзроўні, функцыі актывацыі і алгарытмы аптымізацыі.
Больш за тое, шырокая калекцыя загадзя створаных алгарытмаў і мадэляў машыннага навучання TensorFlow аказалася надзвычай каштоўнай пры распрацоўцы Air Cognizer. Студэнты змаглі выкарыстоўваць гэтыя раней існуючыя мадэлі, такія як згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN) і рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN), для выканання такіх задач, як класіфікацыя малюнкаў і аналіз часовых шэрагаў. Напрыклад, яны маглі б выкарыстаць папярэдне падрыхтаваную мадэль CNN, каб атрымаць значныя характарыстыкі з даных датчыкаў якасці паветра, а затым перадаць гэтыя функцыі ў свае спецыяльна створаныя мадэлі для далейшай апрацоўкі і прагназавання.
Акрамя таго, абстракцыя вылічальных графаў TensorFlow адыграла вырашальную ролю ў распрацоўцы Air Cognizer. Студэнты будавалі вылічальныя графікі з выкарыстаннем API TensorFlow, які дазваляў ім прадстаўляць складаныя матэматычныя аперацыі і залежнасці паміж зменнымі. Вызначыўшы вылічэнні ў выглядзе графіка, TensorFlow аўтаматычна аптымізаваў выкананне і размеркаваў яго па даступных рэсурсах, такіх як працэсары або графічныя працэсары. Гэтая аптымізацыя значна паскорыла працэсы навучання і вываду, дазваляючы студэнтам эфектыўна працаваць з вялікімі наборамі даных і складанымі мадэлямі.
Акрамя таго, студэнты скарысталіся магчымасцямі TensorFlow для папярэдняй апрацоўкі і дапаўнення даных. TensorFlow забяспечвае багаты набор інструментаў і функцый для маніпулявання і пераўтварэння даных, такіх як маштабаванне, нармалізацыя і метады павелічэння даных, такія як паварот або перагортванне выявы. Гэтыя этапы папярэдняй апрацоўкі мелі вырашальнае значэнне пры падрыхтоўцы ўваходных даных для навучання мадэляў у Air Cognizer, гарантуючы, што мадэлі могуць эфектыўна вучыцца з даступных даных.
Нарэшце, падтрымка размеркаваных вылічэнняў TensorFlow дазволіла студэнтам маштабаваць свае мадэлі і навучальныя працэсы. Выкарыстоўваючы стратэгіі размеркаванага навучання TensorFlow, такія як серверы параметраў або паралелізм даных, студэнты маглі навучаць свае мадэлі на некалькіх машынах або графічных працэсарах адначасова. Гэты падыход да размеркаванага навучання дазволіў ім апрацоўваць вялікія наборы даных, скараціць час навучання і дасягнуць лепшай прадукцыйнасці мадэлі.
Студэнты-інжынеры шырока выкарыстоўвалі TensorFlow пры распрацоўцы прыкладання Air Cognizer. Яны выкарысталі гнуткую архітэктуру TensorFlow, загадзя створаныя мадэлі, абстракцыю вылічальных графаў, магчымасці папярэдняй апрацоўкі даных і падтрымку размеркаваных вылічэнняў. Гэтыя функцыі дазволілі студэнтам распрацоўваць, навучаць і разгортваць мадэлі машыннага навучання, якія дакладна прагназуюць якасць паветра на аснове розных уваходных функцый.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Air Cognizer прагназуе якасць паветра з ML:
- Як дадатак Air Cognizer можа спрыяць вырашэнню праблемы забруджвання паветра ў Дэлі?
- Якую ролю адыграў TensorFlow Lite у разгортванні мадэляў на прыладзе?
- Як студэнты пераканаліся ў эфектыўнасці і зручнасці выкарыстання прыкладання Air Cognizer?
- Якія тры мадэлі выкарыстоўваліся ў дадатку Air Cognizer і якія іх мэты?