آموزش و پیشبینی با مدلهای TensorFlow.js شامل چندین مرحله است که توسعه و استقرار مدلهای یادگیری عمیق را در مرورگر ممکن میسازد. این فرآیند شامل آماده سازی داده ها، ایجاد مدل، آموزش و پیش بینی است. در این پاسخ، هر یک از این مراحل را به تفصیل بررسی خواهیم کرد و توضیح جامعی از فرآیند ارائه می دهیم.
1. آماده سازی داده ها:
اولین قدم در آموزش و پیشبینی با مدلهای TensorFlow.js، آمادهسازی دادهها است. این شامل جمعآوری و پیشپردازش دادهها برای اطمینان از اینکه در قالب مناسبی برای آموزش مدل است، میباشد. پیش پردازش داده ها ممکن است شامل کارهایی مانند تمیز کردن داده ها، عادی سازی یا استانداردسازی ویژگی ها، و تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی باشد. TensorFlow.js ابزارها و توابع مختلفی را برای کمک به آماده سازی داده ها، مانند بارگذارهای داده و توابع پیش پردازش، ارائه می دهد.
2. ایجاد مدل:
هنگامی که داده ها آماده شدند، مرحله بعدی ایجاد مدل یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow.js است. معماری مدل باید تعریف شود و تعداد و نوع لایه ها و همچنین توابع فعال سازی و سایر پارامترها برای هر لایه مشخص شود. TensorFlow.js یک API سطح بالا ارائه میکند که امکان ایجاد مدلهایی را با استفاده از لایههای از پیش تعریفشده، مانند لایههای متراکم، لایههای کانولوشنال، و لایههای تکراری فراهم میکند. معماری های مدل سفارشی را نیز می توان با گسترش کلاس مدل پایه ارائه شده توسط TensorFlow.js ایجاد کرد.
3. آموزش مدل:
پس از ایجاد مدل، باید بر روی داده های آماده شده آموزش داده شود. آموزش یک مدل یادگیری عمیق شامل بهینه سازی پارامترهای آن برای به حداقل رساندن یک تابع ضرر مشخص است. این معمولاً از طریق یک فرآیند تکراری معروف به گرادیان نزول انجام میشود، که در آن پارامترهای مدل بر اساس گرادیانهای تابع ضرر با توجه به آن پارامترها بهروزرسانی میشوند. TensorFlow.js الگوریتمهای بهینهسازی مختلفی مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD) و Adam را ارائه میکند که میتوان از آنها برای آموزش مدل استفاده کرد. در طول آموزش، مدل با داده های آموزشی به صورت دسته ای ارائه می شود و پارامترها بر اساس گرادیان های محاسبه شده در هر دسته به روز می شوند. روند آموزش برای تعداد معینی از دوره ها یا تا زمانی که یک معیار همگرایی برآورده شود ادامه می یابد.
4. ارزیابی مدل:
هنگامی که مدل آموزش داده شد، ارزیابی عملکرد آن بر روی داده های دیده نشده برای ارزیابی قابلیت های تعمیم آن مهم است. این معمولاً با استفاده از یک مجموعه داده آزمایشی جداگانه انجام می شود که در طول فرآیند آموزش استفاده نشده است. TensorFlow.js توابع ارزیابی را ارائه می دهد که می تواند برای محاسبه معیارهای مختلف مانند دقت، دقت، فراخوانی و امتیاز F1 برای اندازه گیری عملکرد مدل آموزش دیده استفاده شود.
5. پیش بینی مدل:
پس از آموزش و ارزیابی مدل، می توان از آن برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده کرد. TensorFlow.js توابعی را برای بارگذاری مدل آموزش دیده و استفاده از آن برای پیش بینی داده های ورودی ارائه می دهد. دادههای ورودی باید به همان روشی که دادههای آموزشی قبل از تغذیه به مدل برای پیشبینی پردازش شوند. خروجی مدل را می توان بر اساس وظیفه خاص در دست تفسیر کرد، مانند طبقه بندی، رگرسیون یا تشخیص شی.
مراحل مربوط به آموزش و پیشبینی با مدلهای TensorFlow.js شامل آمادهسازی داده، ایجاد مدل، آموزش مدل، ارزیابی مدل و پیشبینی مدل است. این مراحل توسعه و استقرار مدلهای یادگیری عمیق را در مرورگر امکانپذیر میسازد و به برنامههای هوش مصنوعی قدرتمند و کارآمد اجازه میدهد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق در مرورگر با TensorFlow.js:
- هدف از پاک کردن داده ها بعد از هر دو بازی در بازی AI Pong چیست؟
- داده های آموزش مدل هوش مصنوعی در بازی AI Pong چگونه جمع آوری می شود؟
- حرکتی که باید توسط پخش کننده هوش مصنوعی انجام شود بر اساس خروجی مدل چگونه تعیین می شود؟
- خروجی مدل شبکه عصبی در بازی AI Pong چگونه نمایش داده می شود؟
- برای آموزش مدل هوش مصنوعی در بازی AI Pong از چه ویژگی هایی استفاده می شود؟
- چگونه می توان یک نمودار خطی را در برنامه وب TensorFlow.js تجسم کرد؟
- چگونه می توان مقدار X را با هر بار کلیک بر روی دکمه ارسال به طور خودکار افزایش داد؟
- چگونه می توان مقادیر آرایه های Xs و Ys را در برنامه وب نمایش داد؟
- چگونه کاربر می تواند داده ها را در برنامه وب TensorFlow.js وارد کند؟
- هدف از گنجاندن تگ های اسکریپت در کد HTML هنگام استفاده از TensorFlow.js در یک برنامه وب چیست؟
با TensorFlow.js سوالات و پاسخ های بیشتری را در آموزش عمیق در مرورگر مشاهده کنید