Obuka i predviđanje s modelima TensorFlow.js uključuje nekoliko koraka koji omogućuju razvoj i implementaciju modela dubokog učenja u pregledniku. Ovaj proces obuhvaća pripremu podataka, izradu modela, obuku i predviđanje. U ovom ćemo odgovoru detaljno istražiti svaki od ovih koraka, pružajući opsežno objašnjenje procesa.
1. Priprema podataka:
Prvi korak u obuci i predviđanju s TensorFlow.js modelima je priprema podataka. To uključuje prikupljanje i prethodnu obradu podataka kako bi se osiguralo da su u prikladnom formatu za obuku modela. Predobrada podataka može uključivati zadatke kao što su čišćenje podataka, normaliziranje ili standardiziranje značajki i dijeljenje podataka u skupove za obuku i testiranje. TensorFlow.js pruža razne pomoćne programe i funkcije za pomoć u pripremi podataka, kao što su učitavači podataka i funkcije pretprocesiranja.
2. Izrada modela:
Nakon što su podaci pripremljeni, sljedeći korak je izrada modela dubokog učenja pomoću TensorFlow.js. Potrebno je definirati arhitekturu modela, navodeći broj i vrstu slojeva, kao i aktivacijske funkcije i druge parametre za svaki sloj. TensorFlow.js pruža API visoke razine koji omogućuje stvaranje modela pomoću unaprijed definiranih slojeva, kao što su gusti slojevi, konvolucijski slojevi i rekurentni slojevi. Prilagođene arhitekture modela također se mogu stvoriti proširenjem klase osnovnog modela koju pruža TensorFlow.js.
3. Obuka modela:
Nakon izrade modela potrebno ga je uvježbati na pripremljenim podacima. Uvježbavanje modela dubokog učenja uključuje optimizaciju njegovih parametara kako bi se određena funkcija gubitka svela na minimum. To se obično radi putem iterativnog procesa poznatog kao gradijentni spuštanje, gdje se parametri modela ažuriraju na temelju gradijena funkcije gubitka s obzirom na te parametre. TensorFlow.js pruža različite optimizacijske algoritme, kao što su stohastički gradijentni spuštanje (SGD) i Adam, koji se mogu koristiti za treniranje modela. Tijekom obuke, model se prikazuje s podacima o obuci u serijama, a parametri se ažuriraju na temelju gradijenata izračunatih za svaku seriju. Proces obuke se nastavlja kroz određeni broj epoha ili dok se ne ispuni kriterij konvergencije.
4. Evaluacija modela:
Nakon što je model obučen, važno je procijeniti njegovu izvedbu na nevidljivim podacima kako bi se procijenile njegove sposobnosti generalizacije. To se obično radi pomoću zasebnog skupa podataka za testiranje koji nije korišten tijekom procesa obuke. TensorFlow.js pruža funkcije evaluacije koje se mogu koristiti za izračunavanje različitih metrika, kao što su točnost, preciznost, prisjećanje i F1 rezultat, za mjerenje izvedbe uvježbanog modela.
5. Predviđanje modela:
Nakon što se model uvježba i ocijeni, može se koristiti za predviđanje novih, dosad nepoznatih podataka. TensorFlow.js pruža funkcije za učitavanje obučenog modela i njegovu upotrebu za predviđanje ulaznih podataka. Ulazne podatke potrebno je prethodno obraditi na isti način kao i podatke o obuci prije nego što ih unesete u model za predviđanje. Izlaz modela može se tumačiti na temelju specifičnog zadatka koji je pri ruci, kao što je klasifikacija, regresija ili detekcija objekta.
Koraci uključeni u obuku i predviđanje s modelima TensorFlow.js uključuju pripremu podataka, stvaranje modela, obuku modela, evaluaciju modela i predviđanje modela. Ovi koraci omogućuju razvoj i implementaciju modela dubokog učenja u pregledniku, omogućujući snažne i učinkovite AI aplikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Dubinsko učenje u pregledniku s TensorFlow.js:
- Koja je svrha brisanja podataka nakon svake dvije igre u igri AI Pong?
- Kako se prikupljaju podaci za obuku AI modela u igri AI Pong?
- Kako se potez koji treba napraviti AI igrač određuje na temelju rezultata modela?
- Kako je rezultat modela neuronske mreže predstavljen u igri AI Pong?
- Koje se značajke koriste za treniranje AI modela u igri AI Pong?
- Kako se linijski grafikon može vizualizirati u web aplikaciji TensorFlow.js?
- Kako se vrijednost X može automatski povećati svaki put kada se klikne gumb za slanje?
- Kako se vrijednosti nizova Xs i Ys mogu prikazati u web aplikaciji?
- Kako korisnik može unijeti podatke u web aplikaciju TensorFlow.js?
- Koja je svrha uključivanja oznaka skripte u HTML kod kada se koristi TensorFlow.js u web aplikaciji?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Dubokom učenju u pregledniku uz TensorFlow.js