Trening og forutsigelse med TensorFlow.js-modeller innebærer flere trinn som muliggjør utvikling og distribusjon av dyplæringsmodeller i nettleseren. Denne prosessen omfatter dataforberedelse, modelloppretting, opplæring og prediksjon. I dette svaret vil vi utforske hvert av disse trinnene i detalj, og gi en omfattende forklaring av prosessen.
1. Dataforberedelse:
Det første trinnet i trening og forutsigelse med TensorFlow.js-modeller er å forberede dataene. Dette innebærer å samle inn og forhåndsbehandle dataene for å sikre at de er i et passende format for opplæring av modellen. Dataforbehandling kan omfatte oppgaver som å rense dataene, normalisere eller standardisere funksjonene og dele opp dataene i trenings- og testsett. TensorFlow.js tilbyr ulike verktøy og funksjoner for å hjelpe til med dataforberedelse, for eksempel datalastere og forbehandlingsfunksjoner.
2. Modelloppretting:
Når dataene er forberedt, er neste trinn å lage dyplæringsmodellen ved hjelp av TensorFlow.js. Modellarkitekturen må defineres, og spesifisere antall og type lag, samt aktiveringsfunksjoner og andre parametere for hvert lag. TensorFlow.js gir et høyt nivå API som gjør det mulig å lage modeller ved å bruke forhåndsdefinerte lag, for eksempel tette lag, konvolusjonslag og tilbakevendende lag. Egendefinerte modellarkitekturer kan også opprettes ved å utvide basismodellklassen levert av TensorFlow.js.
3. Modellopplæring:
Etter at modellen er opprettet, må den trenes på de forberedte dataene. Trening av en dyplæringsmodell innebærer å optimalisere parameterne for å minimere en spesifisert tapsfunksjon. Dette gjøres vanligvis gjennom en iterativ prosess kjent som gradientnedstigning, hvor modellens parametere oppdateres basert på gradientene til tapsfunksjonen med hensyn til disse parameterne. TensorFlow.js tilbyr ulike optimaliseringsalgoritmer, som stokastisk gradientnedstigning (SGD) og Adam, som kan brukes til å trene modellen. Under trening presenteres modellen med treningsdataene i batch, og parametrene oppdateres basert på gradientene beregnet på hver batch. Treningsprosessen fortsetter i et spesifisert antall epoker eller til et konvergenskriterium er oppfylt.
4. Modellevaluering:
Når modellen er trent, er det viktig å evaluere ytelsen på usynlige data for å vurdere dens generaliseringsevner. Dette gjøres vanligvis ved å bruke et eget testdatasett som ikke ble brukt under opplæringsprosessen. TensorFlow.js tilbyr evalueringsfunksjoner som kan brukes til å beregne ulike beregninger, som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling og F1-score, for å måle ytelsen til den trente modellen.
5. Modellprediksjon:
Etter at modellen er trent og evaluert, kan den brukes til å lage spådommer på nye, usynlige data. TensorFlow.js tilbyr funksjoner for å laste den trente modellen og bruke den til å lage spådommer på inndata. Inndataene må forhåndsbehandles på samme måte som treningsdataene før de sendes til modellen for prediksjon. Modellens utdata kan tolkes basert på den spesifikke oppgaven for hånden, for eksempel klassifisering, regresjon eller objektdeteksjon.
Trinnene som er involvert i trening og forutsigelse med TensorFlow.js-modeller inkluderer dataforberedelse, modelloppretting, modelltrening, modellevaluering og modellprediksjon. Disse trinnene muliggjør utvikling og distribusjon av dyplæringsmodeller i nettleseren, noe som muliggjør kraftige og effektive AI-applikasjoner.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Dyp læring i nettleseren med TensorFlow.js:
- Hva er hensikten med å fjerne dataene etter hvert andre spill i AI Pong-spillet?
- Hvordan samles dataene inn for å trene AI-modellen i AI Pong-spillet?
- Hvordan bestemmes bevegelsen som skal gjøres av AI-spilleren basert på resultatet av modellen?
- Hvordan er produksjonen av den nevrale nettverksmodellen representert i AI Pong-spillet?
- Hva er funksjonene som brukes til å trene AI-modellen i AI Pong-spillet?
- Hvordan kan en linjegraf visualiseres i nettapplikasjonen TensorFlow.js?
- Hvordan kan verdien av X økes automatisk hver gang du klikker på send-knappen?
- Hvordan kan verdiene til Xs- og Ys-matriser vises i nettapplikasjonen?
- Hvordan kan brukeren legge inn data i nettapplikasjonen TensorFlow.js?
- Hva er hensikten med å inkludere skriptkoder i HTML-koden når du bruker TensorFlow.js i en nettapplikasjon?
Se flere spørsmål og svar i Deep learning i nettleseren med TensorFlow.js