Ang pagsasanay at paghula sa mga modelong TensorFlow.js ay nagsasangkot ng ilang hakbang na nagbibigay-daan sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng malalim na pag-aaral sa browser. Ang prosesong ito ay sumasaklaw sa paghahanda ng data, paggawa ng modelo, pagsasanay, at hula. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang bawat isa sa mga hakbang na ito nang detalyado, na nagbibigay ng komprehensibong paliwanag sa proseso.
1. Paghahanda ng Data:
Ang unang hakbang sa pagsasanay at paghula sa mga modelong TensorFlow.js ay ang paghahanda ng data. Kabilang dito ang pagkolekta at preprocessing ng data upang matiyak na ito ay nasa angkop na format para sa pagsasanay sa modelo. Maaaring kasama sa preprocessing ng data ang mga gawain tulad ng paglilinis ng data, pag-normalize o pag-standardize ng mga feature, at paghahati ng data sa mga set ng pagsasanay at pagsubok. Nagbibigay ang TensorFlow.js ng iba't ibang mga utility at function upang tumulong sa paghahanda ng data, tulad ng mga data loader at preprocessing function.
2. Paglikha ng Modelo:
Kapag naihanda na ang data, ang susunod na hakbang ay ang paggawa ng deep learning model gamit ang TensorFlow.js. Ang arkitektura ng modelo ay kailangang tukuyin, na tumutukoy sa bilang at uri ng mga layer, pati na rin ang mga function ng activation at iba pang mga parameter para sa bawat layer. Nagbibigay ang TensorFlow.js ng mataas na antas ng API na nagbibigay-daan sa paggawa ng mga modelo gamit ang mga paunang natukoy na layer, gaya ng mga siksik na layer, convolutional layer, at paulit-ulit na layer. Ang mga custom na arkitektura ng modelo ay maaari ding gawin sa pamamagitan ng pagpapalawak ng base model class na ibinigay ng TensorFlow.js.
3. Pagsasanay sa Modelo:
Matapos malikha ang modelo, kailangan itong sanayin sa inihandang data. Ang pagsasanay sa isang modelo ng malalim na pag-aaral ay nagsasangkot ng pag-optimize ng mga parameter nito upang mabawasan ang isang tinukoy na function ng pagkawala. Karaniwan itong ginagawa sa pamamagitan ng umuulit na proseso na kilala bilang gradient descent, kung saan ina-update ang mga parameter ng modelo batay sa mga gradient ng loss function na may kinalaman sa mga parameter na iyon. Nagbibigay ang TensorFlow.js ng iba't ibang mga algorithm sa pag-optimize, tulad ng stochastic gradient descent (SGD) at Adam, na maaaring magamit upang sanayin ang modelo. Sa panahon ng pagsasanay, ipinakita sa modelo ang data ng pagsasanay sa mga batch, at ang mga parameter ay ina-update batay sa mga gradient na nakalkula sa bawat batch. Ang proseso ng pagsasanay ay nagpapatuloy para sa isang tiyak na bilang ng mga panahon o hanggang sa isang convergence criterion ay matugunan.
4. Pagsusuri ng Modelo:
Kapag nasanay na ang modelo, mahalagang suriin ang pagganap nito sa hindi nakikitang data upang masuri ang mga kakayahan nito sa paglalahat. Karaniwan itong ginagawa gamit ang isang hiwalay na dataset ng pagsubok na hindi ginamit sa proseso ng pagsasanay. Nagbibigay ang TensorFlow.js ng mga function ng pagsusuri na maaaring magamit upang kalkulahin ang iba't ibang sukatan, tulad ng katumpakan, katumpakan, recall, at marka ng F1, upang sukatin ang pagganap ng sinanay na modelo.
5. Hula ng Modelo:
Pagkatapos masanay at masuri ang modelo, maaari itong magamit para sa paggawa ng mga hula sa bago, hindi nakikitang data. Nagbibigay ang TensorFlow.js ng mga function upang i-load ang sinanay na modelo at gamitin ito upang gumawa ng mga hula sa data ng pag-input. Kailangang i-preprocess ang input data sa parehong paraan tulad ng data ng pagsasanay bago ito i-feed sa modelo para sa hula. Maaaring bigyang-kahulugan ang output ng modelo batay sa partikular na gawain, gaya ng pag-uuri, pagbabalik, o pagtuklas ng bagay.
Kasama sa mga hakbang na kasangkot sa pagsasanay at paghula sa mga modelong TensorFlow.js ang paghahanda ng data, paggawa ng modelo, pagsasanay ng modelo, pagsusuri ng modelo, at hula ng modelo. Ang mga hakbang na ito ay nagbibigay-daan sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng malalim na pag-aaral sa browser, na nagbibigay-daan para sa makapangyarihan at mahusay na mga AI application.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Malalim na pag-aaral sa browser gamit ang TensorFlow.js:
- Ano ang layunin ng pag-clear ng data pagkatapos ng bawat dalawang laro sa AI Pong game?
- Paano kinokolekta ang data para sa pagsasanay sa modelo ng AI sa larong AI Pong?
- Paano matutukoy ang hakbang na gagawin ng AI player batay sa output ng modelo?
- Paano kinakatawan ang output ng modelo ng neural network sa larong AI Pong?
- Ano ang mga tampok na ginamit upang sanayin ang modelo ng AI sa larong AI Pong?
- Paano makikita ang isang line graph sa TensorFlow.js web application?
- Paano awtomatikong madaragdagan ang halaga ng X sa tuwing na-click ang button na isumite?
- Paano maipapakita ang mga halaga ng Xs at Ys array sa web application?
- Paano mai-input ng user ang data sa TensorFlow.js web application?
- Ano ang layunin ng pagsasama ng mga script tag sa HTML code kapag gumagamit ng TensorFlow.js sa isang web application?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Deep learning sa browser gamit ang TensorFlow.js