Air Cognizer აპლიკაციის შემუშავებისას, ინჟინერიის სტუდენტებმა ეფექტურად გამოიყენეს TensorFlow, ფართოდ გამოყენებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო. TensorFlow-მა უზრუნველყო მძლავრი პლატფორმა მანქანური სწავლების მოდელების დანერგვისა და ტრენინგისთვის, რაც საშუალებას აძლევს სტუდენტებს წინასწარ განსაზღვრონ ჰაერის ხარისხი სხვადასხვა შეყვანის მახასიათებლებზე დაყრდნობით.
დასაწყისისთვის, სტუდენტებმა გამოიყენეს TensorFlow-ის მოქნილი არქიტექტურა Air Cognizer აპლიკაციისთვის ნერვული ქსელის მოდელების შესაქმნელად და დასანერგად. TensorFlow გთავაზობთ მაღალი დონის API-ების მთელ რიგს, როგორიცაა Keras, რომლებიც ამარტივებს ნერვული ქსელების აგებისა და სწავლების პროცესს. სტუდენტებმა გამოიყენეს ეს API-ები, რათა განესაზღვრათ მათი მოდელების არქიტექტურა, მიუთითონ სხვადასხვა ფენები, აქტივაციის ფუნქციები და ოპტიმიზაციის ალგორითმები.
უფრო მეტიც, TensorFlow-ის წინასწარ აშენებული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებისა და მოდელების ფართო კოლექცია აღმოჩნდა უზომოდ ღირებული Air Cognizer-ის განვითარებაში. სტუდენტებმა შეძლეს გამოიყენონ ეს უკვე არსებული მოდელები, როგორიცაა კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN) და განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNNs), რათა შეესრულებინათ ამოცანები, როგორიცაა გამოსახულების კლასიფიკაცია და დროის სერიების ანალიზი. მაგალითად, მათ შეუძლიათ გამოიყენონ წინასწარ გაწვრთნილი CNN მოდელი ჰაერის ხარისხის სენსორის მონაცემებიდან მნიშვნელოვანი ფუნქციების ამოსაღებად, შემდეგ კი ამ ფუნქციების შესატანად მათ სპეციალურად შექმნილ მოდელებში შემდგომი დამუშავებისა და პროგნოზირებისთვის.
გარდა ამისა, TensorFlow-ის გამოთვლითი გრაფიკის აბსტრაქციამ გადამწყვეტი როლი ითამაშა Air Cognizer-ის განვითარებაში. სტუდენტებმა შექმნეს გამოთვლითი გრაფიკები TensorFlow-ის API-ის გამოყენებით, რაც მათ საშუალებას აძლევდა წარმოედგინათ რთული მათემატიკური ოპერაციები და დამოკიდებულებები ცვლადებს შორის. გამოთვლების გრაფიკად განსაზღვრით, TensorFlow ავტომატურად მოახდინა შესრულების ოპტიმიზაცია და გაავრცელა ის ხელმისაწვდომი რესურსებზე, როგორიცაა CPU ან GPU. ამ ოპტიმიზაციამ საგრძნობლად დააჩქარა ტრენინგისა და დასკვნის პროცესები, რაც საშუალებას აძლევდა სტუდენტებს ეფექტურად იმუშაონ დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან და რთულ მოდელებთან.
გარდა ამისა, სტუდენტებმა ისარგებლეს TensorFlow-ის შესაძლებლობებით მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისა და გაზრდისთვის. TensorFlow უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ფუნქციების მდიდარ კომპლექტს მონაცემების მანიპულაციისა და ტრანსფორმაციისთვის, როგორიცაა სკალირება, ნორმალიზება და მონაცემთა გაზრდის ტექნიკა, როგორიცაა გამოსახულების ბრუნვა ან გადახვევა. წინასწარი დამუშავების ეს ნაბიჯები გადამწყვეტი იყო Air Cognizer-ში მოდელების ტრენინგისთვის შეყვანილი მონაცემების მოსამზადებლად, რაც უზრუნველყოფს, რომ მოდელებს შეეძლოთ ეფექტურად ისწავლონ ხელმისაწვდომი მონაცემებიდან.
და ბოლოს, TensorFlow-ის მხარდაჭერა განაწილებული გამოთვლებისთვის საშუალებას აძლევდა სტუდენტებს გაეზარდათ მათი მოდელები და სასწავლო პროცესები. TensorFlow-ის განაწილებული ტრენინგის სტრატეგიების გამოყენებით, როგორიცაა პარამეტრული სერვერები ან მონაცემთა პარალელიზმი, სტუდენტებს შეუძლიათ თავიანთი მოდელების მომზადება ერთდროულად რამდენიმე მანქანაზე ან GPU-ზე. ეს განაწილებული ტრენინგის მიდგომა მათ საშუალებას აძლევდა გაეტარებინათ უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები, შეამცირონ ტრენინგის დრო და მიაღწიონ უკეთესი მოდელის შესრულებას.
ინჟინერიის სტუდენტებმა ფართოდ გამოიყენეს TensorFlow Air Cognizer აპლიკაციის შემუშავებაში. მათ გამოიყენეს TensorFlow-ის მოქნილი არქიტექტურა, წინასწარ აშენებული მოდელები, გამოთვლითი გრაფიკის აბსტრაქცია, მონაცემთა წინასწარი დამუშავების შესაძლებლობები და განაწილებული გამოთვლების მხარდაჭერა. ამ მახასიათებლებმა საშუალება მისცა სტუდენტებს შეექმნათ, მოამზადონ და განათავსონ მანქანური სწავლების მოდელები, რომლებიც ზუსტად განსაზღვრავს ჰაერის ხარისხს სხვადასხვა შეყვანის მახასიათებლებზე დაყრდნობით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები Air Cognizer პროგნოზირებს ჰაერის ხარისხს ML– ით:
- როგორ შეუძლია Air Cognizer აპლიკაციას წვლილი შეიტანოს დელიში ჰაერის დაბინძურების პრობლემის გადაჭრაში?
- რა როლი ითამაშა TensorFlow Lite-მა მოწყობილობების მოდელების განთავსებაში?
- როგორ უზრუნველყოფდნენ სტუდენტებმა Air Cognizer აპლიკაციის ეფექტურობა და გამოყენებადობა?
- რა იყო სამი მოდელი გამოყენებული Air Cognizer აპლიკაციაში და რა იყო მათი შესაბამისი მიზნები?