U razvoju aplikacije Air Cognizer, studenti inženjerstva učinkovito su koristili TensorFlow, široko korišten okvir strojnog učenja otvorenog koda. TensorFlow je pružio moćnu platformu za implementaciju i obuku modela strojnog učenja, omogućujući studentima predviđanje kvalitete zraka na temelju različitih ulaznih značajki.
Za početak, studenti su koristili fleksibilnu arhitekturu TensorFlowa za dizajn i implementaciju modela neuronske mreže za aplikaciju Air Cognizer. TensorFlow nudi niz API-ja visoke razine, kao što je Keras, koji pojednostavljuju proces izgradnje i obuke neuronskih mreža. Studenti su iskoristili ove API-je kako bi definirali arhitekturu svojih modela, specificirajući različite slojeve, funkcije aktivacije i algoritme optimizacije.
Štoviše, TensorFlowova opsežna zbirka unaprijed izgrađenih algoritama i modela strojnog učenja pokazala se neizmjerno vrijednom u razvoju Air Cognizera. Učenici su mogli iskoristiti te već postojeće modele, kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN), za izvođenje zadataka poput klasifikacije slika i analize vremenskih serija. Na primjer, mogli bi koristiti unaprijed uvježbani model CNN-a za izdvajanje značajnih značajki iz podataka senzora kvalitete zraka, a zatim unijeti te značajke u svoje prilagođene modele za daljnju obradu i predviđanje.
Osim toga, apstrakcija računalnog grafa TensorFlowa odigrala je ključnu ulogu u razvoju Air Cognizera. Učenici su konstruirali računalne grafove pomoću TensorFlow API-ja, koji im je omogućio predstavljanje složenih matematičkih operacija i ovisnosti između varijabli. Definirajući proračune kao grafikon, TensorFlow je automatski optimizirao izvršenje i distribuirao ga na dostupne resurse, kao što su CPU ili GPU. Ova optimizacija uvelike je ubrzala procese obuke i zaključivanja, omogućujući studentima učinkovit rad s velikim skupovima podataka i složenim modelima.
Nadalje, studenti su iskoristili mogućnosti TensorFlowa za pretprocesiranje i povećanje podataka. TensorFlow pruža bogat skup alata i funkcija za manipulaciju i transformaciju podataka, kao što su skaliranje, normalizacija i tehnike povećanja podataka poput rotacije ili okretanja slike. Ovi koraci pretprocesiranja bili su ključni u pripremi ulaznih podataka za obuku modela u Air Cognizeru, osiguravajući da modeli mogu učinkovito učiti iz dostupnih podataka.
Na kraju, TensorFlow podrška za distribuirano računalstvo omogućila je studentima skaliranje svojih modela i procesa obuke. Korištenjem TensorFlowovih distribuiranih strategija obuke, kao što su poslužitelji parametara ili paralelizam podataka, studenti mogu trenirati svoje modele na više strojeva ili GPU-a istovremeno. Ovaj distribuirani pristup obuci omogućio im je rukovanje većim skupovima podataka, smanjenje vremena obuke i postizanje boljih performansi modela.
Studenti inženjerstva intenzivno su koristili TensorFlow u razvoju aplikacije Air Cognizer. Iskoristili su fleksibilnu arhitekturu TensorFlowa, unaprijed izgrađene modele, apstrakciju računalnih grafova, mogućnosti predprocesiranja podataka i podršku za distribuirano računalstvo. Ove su značajke osnažile studente da dizajniraju, treniraju i implementiraju modele strojnog učenja koji točno predviđaju kvalitetu zraka na temelju različitih ulaznih značajki.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Air Cognizer predviđa kvalitetu zraka s ML:
- Kako aplikacija Air Cognizer može doprinijeti rješavanju problema zagađenja zraka u Delhiju?
- Kakvu je ulogu TensorFlow Lite odigrao u postavljanju modela na uređaj?
- Kako su učenici osigurali učinkovitost i upotrebljivost aplikacije Air Cognizer?
- Koja su tri modela korištena u aplikaciji Air Cognizer i koje su im bile namjene?