Trejnado kaj antaŭdiro kun TensorFlow.js-modeloj implikas plurajn paŝojn, kiuj ebligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de profundaj lernaj modeloj en la retumilo. Ĉi tiu procezo ampleksas datumpreparon, modelkreadon, trejnadon kaj prognozon. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉiun el ĉi tiuj paŝoj detale, provizante ampleksan klarigon pri la procezo.
1. Preparado de datumoj:
La unua paŝo en trejnado kaj antaŭdiro kun TensorFlow.js-modeloj estas prepari la datumojn. Ĉi tio implikas kolekti kaj antaŭprilabori la datumojn por certigi, ke ĝi estas en taŭga formato por trejni la modelon. Datumpretraktado povas inkludi taskojn kiel ekzemple purigado de la datenoj, normaligado aŭ normigado de la trajtoj, kaj dividado de la datenoj en trejnadon kaj testajn arojn. TensorFlow.js provizas diversajn utilecojn kaj funkciojn por helpi kun datumpreparo, kiel datumŝarĝiloj kaj antaŭpretigaj funkcioj.
2. Modela Kreado:
Post kiam la datumoj estas pretaj, la sekva paŝo estas krei la profundan lernan modelon uzante TensorFlow.js. La modelarkitekturo devas esti difinita, precizigante la nombron kaj specon de tavoloj, same kiel la aktivigajn funkciojn kaj aliajn parametrojn por ĉiu tavolo. TensorFlow.js disponigas altnivelan API kiu permesas la kreadon de modeloj uzante antaŭdifinitajn tavolojn, kiel ekzemple densaj tavoloj, konvoluciaj tavoloj kaj ripetiĝantaj tavoloj. Propraj modelaj arkitekturoj ankaŭ povas esti kreitaj per etendado de la bazmodela klaso provizita de TensorFlow.js.
3. Modela Trejnado:
Post kiam la modelo estas kreita, ĝi devas esti trejnita sur la pretaj datumoj. Trejni profundan lernan modelon implikas optimumigi ĝiajn parametrojn por minimumigi precizigitan perdan funkcion. Tio estas tipe farita tra ripeta procezo konata kiel gradientdeveno, kie la parametroj de la modelo estas ĝisdatigitaj surbaze de la gradientoj de la perdfunkcio kun respekto al tiuj parametroj. TensorFlow.js provizas diversajn optimumigajn algoritmojn, kiel stokasta gradienta deveno (SGD) kaj Adamo, kiuj povas esti uzataj por trejni la modelon. Dum trejnado, la modelo estas prezentita kun la trejnaj datumoj en aroj, kaj la parametroj estas ĝisdatigitaj surbaze de la gradientoj komputitaj sur ĉiu aro. La trejna procezo daŭras dum difinita nombro da epokoj aŭ ĝis konverĝkriterio estas plenumita.
4. Modela Taksado:
Post kiam la modelo estas trejnita, estas grave taksi ĝian efikecon en neviditaj datenoj por taksi ĝiajn ĝeneraligkapablojn. Ĉi tio estas kutime farita uzante apartan testan datumaron kiu ne estis uzita dum la trejnadprocezo. TensorFlow.js disponigas taksajn funkciojn, kiuj povas esti uzataj por komputi diversajn metrikojn, kiel precizecon, precizecon, revokon kaj F1-poenton, por mezuri la agadon de la trejnita modelo.
5. Modela Antaŭdiro:
Post kiam la modelo estas trejnita kaj taksita, ĝi povas esti uzata por fari prognozojn pri novaj, neviditaj datumoj. TensorFlow.js provizas funkciojn por ŝarĝi la trejnitan modelon kaj uzi ĝin por fari antaŭdirojn pri enigo-datumoj. La enirdatenoj devas esti antaŭprocesitaj en la sama maniero kiel la trejnaddatenoj antaŭ nutri ĝin al la modelo por prognozo. La produktaĵo de la modelo povas esti interpretita surbaze de la specifa tasko ĉe mano, kiel ekzemple klasifiko, regreso, aŭ objektodetekto.
La paŝoj implikitaj en trejnado kaj antaŭdiro kun TensorFlow.js-modeloj inkluzivas datumpreparon, modelkreadon, modeltrejnadon, modelan taksadon kaj modelan prognozon. Ĉi tiuj paŝoj ebligas la disvolviĝon kaj deplojon de profundaj lernaj modeloj en la retumilo, ebligante potencajn kaj efikajn AI-aplikojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Profunda lernado en la retumilo per TensorFlow.js:
- Kio estas la celo forigi la datumojn post ĉiu du ludoj en la ludo AI Pong?
- Kiel estas la datumoj kolektitaj por trejni la AI-modelon en la ludo AI Pong?
- Kiel estas la movo farita de la AI-ludanto determinita surbaze de la eligo de la modelo?
- Kiel estas la eligo de la modelo de neŭrala reto reprezentita en la ludo AI Pong?
- Kiuj estas la funkcioj uzataj por trejni la AI-modelon en la ludo AI Pong?
- Kiel linia grafiko povas esti bildigita en la retejo TensorFlow.js?
- Kiel la valoro de X povas esti aŭtomate pliigita ĉiufoje kiam oni klakas la submeti butonon?
- Kiel la valoroj de Xs kaj Ys-tabeloj povas esti montritaj en la retejo-aplikaĵo?
- Kiel la uzanto povas enigi datumojn en la TTT-aplikaĵo TensorFlow.js?
- Kio estas la celo inkluzivi skripto-etikedojn en la HTML-kodo kiam vi uzas TensorFlow.js en TTT-aplikaĵo?
Vidu pliajn demandojn kaj respondojn en Profunda lernado en la retumilo kun TensorFlow.js