TensorFlow.js загваруудыг сургах, урьдчилан таамаглах нь хөтөч дээр гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Энэ үйл явц нь өгөгдөл бэлтгэх, загвар үүсгэх, сургалт, таамаглалыг хамардаг. Энэ хариултанд бид эдгээр алхам бүрийг нарийвчлан судалж, үйл явцын дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно.
1. Мэдээлэл бэлтгэх:
TensorFlow.js загваруудыг сургах, урьдчилан таамаглах эхний алхам бол өгөгдлийг бэлтгэх явдал юм. Энэ нь загварыг сургахад тохиромжтой форматтай эсэхийг баталгаажуулахын тулд өгөгдлийг цуглуулах, урьдчилан боловсруулах явдал юм. Мэдээллийн урьдчилсан боловсруулалт нь өгөгдлийг цэвэрлэх, функцуудыг хэвийн болгох эсвэл стандартчилах, өгөгдлийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваах зэрэг ажлуудыг багтааж болно. TensorFlow.js нь өгөгдөл ачаалагч, урьдчилан боловсруулах функц зэрэг өгөгдөл бэлтгэхэд туслах төрөл бүрийн хэрэгсэл, функцээр хангадаг.
2. Загвар үүсгэх:
Мэдээллийг бэлтгэсний дараа дараагийн алхам бол TensorFlow.js ашиглан гүнзгий суралцах загварыг бий болгох явдал юм. Загварын архитектурыг тодорхойлох шаардлагатай бөгөөд давхарга бүрийн тоо, төрөл, түүнчлэн идэвхжүүлэх функцууд болон бусад параметрүүдийг зааж өгөх шаардлагатай. TensorFlow.js нь нягт давхарга, эргэлтийн давхарга, давтагдах давхаргууд гэх мэт урьдчилан тодорхойлсон давхаргыг ашиглан загвар үүсгэх боломжийг олгодог өндөр түвшний API-ээр хангадаг. Мөн TensorFlow.js-ийн өгсөн үндсэн загварын ангиллыг өргөтгөх замаар захиалгат загварын архитектурыг үүсгэж болно.
3. Загвар сургалт:
Загвар бүтээсний дараа түүнийг бэлтгэсэн өгөгдөл дээр сургах шаардлагатай. Гүнзгий суралцах загварыг сургах нь тодорхой алдагдлын функцийг багасгахын тулд түүний параметрүүдийг оновчтой болгох явдал юм. Энэ нь ихэвчлэн градиент уналт гэж нэрлэгддэг давталттай процессоор хийгддэг бөгөөд загварын параметрүүдийг тэдгээр параметрүүдийн алдагдлын функцийн градиент дээр үндэслэн шинэчилдэг. TensorFlow.js нь загварыг сургахад ашиглаж болох стохастик градиент уналт (SGD) болон Адам зэрэг янз бүрийн оновчлолын алгоритмуудыг өгдөг. Сургалтын явцад загварыг сургалтын өгөгдлийн хамт багцаар нь танилцуулж, багц тус бүр дээр тооцоолсон градиент дээр үндэслэн параметрүүдийг шинэчилдэг. Сургалтын үйл явц нь тодорхой тооны эрин үе буюу нэгдэх шалгуурыг хангах хүртэл үргэлжилнэ.
4. Загварын үнэлгээ:
Загварыг сургасны дараа түүний ерөнхий чадварыг үнэлэхийн тулд үл үзэгдэх өгөгдөл дээр түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх нь чухал юм. Энэ нь ихэвчлэн сургалтын явцад ашиглагдаагүй тусдаа туршилтын өгөгдлийн багц ашиглан хийгддэг. TensorFlow.js нь сургагдсан загварын гүйцэтгэлийг хэмжихийн тулд нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо зэрэг янз бүрийн хэмжигдэхүүнийг тооцоолоход ашиглаж болох үнэлгээний функцуудыг хангадаг.
5. Загварын таамаглал:
Загварыг сургаж, үнэлсний дараа үүнийг шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр таамаглахад ашиглаж болно. TensorFlow.js нь сургагдсан загварыг ачаалж, оролтын өгөгдөл дээр таамаглахад ашиглах функцээр хангадаг. Оролтын өгөгдлийг урьдчилан таамаглахын тулд загварт оруулахын өмнө сургалтын өгөгдөлтэй ижил аргаар урьдчилан боловсруулах шаардлагатай. Загварын гаралтыг ангилал, регресс, объект илрүүлэх гэх мэт тодорхой даалгавар дээр үндэслэн тайлбарлаж болно.
TensorFlow.js загваруудыг сургах, урьдчилан таамаглах зэрэгт өгөгдөл бэлтгэх, загвар үүсгэх, загвар сургалт, загварын үнэлгээ, загварыг таамаглах зэрэг орно. Эдгээр алхмууд нь хөтөч дээр гүнзгий суралцах загваруудыг боловсруулж, байршуулах боломжийг олгож, хүчирхэг, үр ашигтай AI програмуудыг ашиглах боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах:
- AI Pong тоглоомын хоёр тоглолт бүрийн дараа өгөгдлийг цэвэрлэхийн зорилго юу вэ?
- AI Pong тоглоомонд AI загварыг сургахад зориулж өгөгдлийг хэрхэн цуглуулдаг вэ?
- Загварын гаралт дээр үндэслэн AI тоглуулагчийн хийх нүүдлийг хэрхэн тодорхойлох вэ?
- AI Pong тоглоомонд мэдрэлийн сүлжээний загварын гаралтыг хэрхэн харуулсан бэ?
- AI Pong тоглоомонд AI загварыг сургахад ямар онцлог шинж чанаруудыг ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js вэб програм дээр шугаман графикийг хэрхэн дүрслэх вэ?
- Илгээх товчийг дарах бүрт X-ийн утгыг хэрхэн автоматаар нэмэгдүүлэх вэ?
- Xs ба Ys массивуудын утгыг вэб программд хэрхэн харуулах вэ?
- Хэрэглэгч TensorFlow.js вэб програмд хэрхэн өгөгдөл оруулах вэ?
- TensorFlow.js-г вэб програмд ашиглах үед HTML кодонд скрипт хаягуудыг оруулах нь ямар зорилготой вэ?
TensorFlow.js-ийн тусламжтайгаар хөтчөөс гүнзгий суралцах хэсэгт бусад асуулт, хариултуудыг харна уу