در توسعه اپلیکیشن Air Cognizer، دانشجویان مهندسی از TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز پرکاربرد، استفاده موثری کردند. TensorFlow یک پلتفرم قدرتمند برای پیادهسازی و آموزش مدلهای یادگیری ماشینی ارائه میکند و دانشآموزان را قادر میسازد تا کیفیت هوا را بر اساس ویژگیهای ورودی مختلف پیشبینی کنند.
برای شروع، دانش آموزان از معماری انعطاف پذیر TensorFlow برای طراحی و پیاده سازی مدل های شبکه عصبی برای برنامه Air Cognizer استفاده کردند. TensorFlow طیف وسیعی از APIهای سطح بالا مانند Keras را ارائه می دهد که فرآیند ساخت و آموزش شبکه های عصبی را ساده می کند. دانشآموزان از این APIها برای تعریف معماری مدلهای خود، تعیین لایههای مختلف، توابع فعالسازی و الگوریتمهای بهینهسازی استفاده کردند.
علاوه بر این، مجموعه گسترده TensorFlow از الگوریتمها و مدلهای یادگیری ماشینی از پیش ساخته شده در توسعه Air Cognizer بسیار ارزشمند بود. دانشآموزان توانستند از این مدلهای از قبل موجود، مانند شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) و شبکههای عصبی مکرر (RNN) برای انجام وظایفی مانند طبقهبندی تصویر و تحلیل سریهای زمانی استفاده کنند. برای مثال، آنها میتوانند از یک مدل CNN از قبل آموزشدیده برای استخراج ویژگیهای معنادار از دادههای حسگر کیفیت هوا استفاده کنند و سپس این ویژگیها را برای پردازش و پیشبینی بیشتر به مدلهای ساختهشده سفارشی خود وارد کنند.
علاوه بر این، انتزاع نمودار محاسباتی TensorFlow نقش مهمی در توسعه Air Cognizer ایفا کرد. دانشآموزان نمودارهای محاسباتی را با استفاده از API TensorFlow ساختند که به آنها اجازه میداد عملیات پیچیده ریاضی و وابستگیهای بین متغیرها را نشان دهند. با تعریف محاسبات به عنوان یک نمودار، TensorFlow به طور خودکار اجرا را بهینه کرد و آن را در منابع موجود مانند CPU یا GPU توزیع کرد. این بهینه سازی فرآیندهای آموزش و استنتاج را بسیار تسریع کرد و دانش آموزان را قادر ساخت تا با مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده به طور موثر کار کنند.
علاوه بر این، دانش آموزان از قابلیت های TensorFlow برای پیش پردازش و تقویت داده ها استفاده کردند. TensorFlow مجموعهای غنی از ابزارها و توابع را برای دستکاری و تبدیل دادهها، مانند مقیاسگذاری، نرمالسازی، و تکنیکهای تقویت دادهها مانند چرخش یا چرخش تصویر ارائه میکند. این مراحل پیشپردازش در آمادهسازی دادههای ورودی برای آموزش مدلها در Air Cognizer بسیار مهم بود، و اطمینان حاصل کرد که مدلها میتوانند به طور موثر از دادههای موجود بیاموزند.
در نهایت، پشتیبانی TensorFlow از محاسبات توزیعشده، دانشآموزان را قادر میسازد تا مدلها و فرآیندهای آموزشی خود را مقیاسبندی کنند. با استفاده از استراتژی های آموزشی توزیع شده TensorFlow، مانند سرورهای پارامتر یا موازی سازی داده ها، دانش آموزان می توانند مدل های خود را بر روی چندین ماشین یا GPU به طور همزمان آموزش دهند. این رویکرد آموزشی توزیع شده به آنها اجازه داد تا مجموعه داده های بزرگتری را مدیریت کنند، زمان آموزش را کاهش دهند و به عملکرد مدل بهتری دست یابند.
دانشجویان مهندسی از TensorFlow به طور گسترده در توسعه اپلیکیشن Air Cognizer استفاده کردند. آنها از معماری انعطاف پذیر تنسورفلو، مدل های از پیش ساخته شده، انتزاع نمودار محاسباتی، قابلیت های پیش پردازش داده ها و پشتیبانی از محاسبات توزیع شده بهره بردند. این ویژگیها دانشآموزان را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشینی را طراحی، آموزش دهند و به کار گیرند که کیفیت هوا را بر اساس ویژگیهای ورودی مختلف به طور دقیق پیشبینی میکنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد Air Cognizer کیفیت هوا را با ML پیش بینی می کند:
- اپلیکیشن Air Cognizer چگونه می تواند به حل مشکل آلودگی هوا در دهلی کمک کند؟
- TensorFlow Lite چه نقشی در استقرار مدل ها بر روی دستگاه ایفا کرد؟
- چگونه دانش آموزان از کارایی و قابلیت استفاده اپلیکیشن Air Cognizer اطمینان حاصل کردند؟
- سه مدل مورد استفاده در اپلیکیشن Air Cognizer چه بودند و چه اهدافی داشتند؟