При разработването на приложението Air Cognizer студентите по инженерни науки използваха ефективно TensorFlow, широко използвана рамка за машинно обучение с отворен код. TensorFlow предостави мощна платформа за внедряване и обучение на модели за машинно обучение, позволявайки на учениците да прогнозират качеството на въздуха въз основа на различни входни характеристики.
Като начало студентите използваха гъвкавата архитектура на TensorFlow, за да проектират и внедрят моделите на невронни мрежи за приложението Air Cognizer. TensorFlow предлага набор от API на високо ниво, като Keras, които опростяват процеса на изграждане и обучение на невронни мрежи. Студентите използваха тези API, за да дефинират архитектурата на своите модели, като специфицираха различни слоеве, функции за активиране и алгоритми за оптимизация.
Освен това, обширната колекция на TensorFlow от предварително изградени алгоритми и модели за машинно обучение се оказа изключително ценна при разработването на Air Cognizer. Студентите успяха да използват тези вече съществуващи модели, като конволюционни невронни мрежи (CNN) и повтарящи се невронни мрежи (RNN), за да изпълняват задачи като класификация на изображения и анализ на времеви серии. Например, те биха могли да използват предварително обучен модел на CNN, за да извлекат значими характеристики от данните от сензорите за качество на въздуха и след това да подадат тези функции в своите специално изградени модели за по-нататъшна обработка и прогнозиране.
Освен това, абстракцията на изчислителната графика на TensorFlow изигра решаваща роля в развитието на Air Cognizer. Студентите конструираха изчислителни графики, използвайки API на TensorFlow, което им позволи да представят сложни математически операции и зависимости между променливи. Като дефинира изчисленията като графика, TensorFlow автоматично оптимизира изпълнението и го разпределя между наличните ресурси, като CPU или GPU. Тази оптимизация значително ускори процесите на обучение и изводи, позволявайки на учениците да работят ефективно с големи набори от данни и сложни модели.
Освен това студентите се възползваха от възможностите на TensorFlow за предварителна обработка и увеличаване на данните. TensorFlow предоставя богат набор от инструменти и функции за манипулиране и трансформиране на данни, като мащабиране, нормализиране и техники за увеличаване на данните, като завъртане или обръщане на изображението. Тези стъпки на предварителна обработка бяха от решаващо значение при подготовката на входните данни за обучение на моделите в Air Cognizer, като се гарантира, че моделите могат да се учат ефективно от наличните данни.
И накрая, поддръжката на TensorFlow за разпределени изчисления позволи на студентите да мащабират своите модели и процеси на обучение. Чрез използване на стратегии за разпределено обучение на TensorFlow, като сървъри за параметри или паралелизъм на данни, студентите могат да обучават своите модели на множество машини или графични процесори едновременно. Този подход на разпределено обучение им позволи да обработват по-големи набори от данни, да намалят времето за обучение и да постигнат по-добра производителност на модела.
Студентите по инженерство използваха широко TensorFlow при разработването на приложението Air Cognizer. Те използваха гъвкавата архитектура на TensorFlow, предварително изградените модели, абстракцията на изчислителната графика, възможностите за предварителна обработка на данни и поддръжката за разпределени изчисления. Тези функции дадоха възможност на студентите да проектират, обучават и внедряват модели за машинно обучение, които точно прогнозират качеството на въздуха въз основа на различни входни характеристики.
Други скорошни въпроси и отговори относно Air Cognizer прогнозира качеството на въздуха с ML:
- Как приложението Air Cognizer може да допринесе за решаването на проблема със замърсяването на въздуха в Делхи?
- Каква роля изигра TensorFlow Lite при внедряването на моделите на устройството?
- Как учениците гарантираха ефективността и използваемостта на приложението Air Cognizer?
- Какви бяха трите модела, използвани в приложението Air Cognizer, и какви бяха съответните им цели?