Air Cognizer програмыг хөгжүүлэхдээ инженерийн оюутнууд нээлттэй эхийн машин сургалтын өргөн хэрэглэгддэг TensorFlow программыг үр дүнтэй ашигласан. TensorFlow нь машин сургалтын загваруудыг хэрэгжүүлэх, сургах хүчирхэг платформоор хангаж, оюутнуудад янз бүрийн оролтын шинж чанарт үндэслэн агаарын чанарыг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог.
Эхлээд оюутнууд TensorFlow-ийн уян хатан архитектурыг ашиглан Air Cognizer програмын мэдрэлийн сүлжээний загваруудыг боловсруулж, хэрэгжүүлсэн. TensorFlow нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг Keras зэрэг өндөр түвшний API-уудыг санал болгодог. Оюутнууд эдгээр API-г ашиглан загварынхаа архитектурыг тодорхойлж, өөр өөр давхарга, идэвхжүүлэх функц, оновчлолын алгоритмуудыг зааж өгсөн.
Түүгээр ч зогсохгүй TensorFlow-ийн урьдчилан бүтээсэн машин сургалтын алгоритм, загваруудын өргөн хүрээний цуглуулга нь Air Cognizer-ийг хөгжүүлэхэд асар их үнэ цэнэтэй болохыг нотолсон. Оюутнууд дүрс ангилах, цаг хугацааны цуврал дүн шинжилгээ хийх зэрэг даалгавруудыг гүйцэтгэхийн тулд конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) болон давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) зэрэг өмнө нь байсан эдгээр загваруудыг ашиглах боломжтой болсон. Жишээлбэл, тэд агаарын чанарын мэдрэгчийн өгөгдлөөс утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авахын тулд урьдчилан бэлтгэгдсэн CNN загварыг ашиглаж, цаашдын боловсруулалт, таамаглалд зориулж эдгээр функцуудыг өөрсдийн тусгай загварт оруулах боломжтой.
Нэмж дурдахад TensorFlow-ийн тооцооллын график хийсвэрлэл нь Air Cognizer-ийг хөгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэсэн. Оюутнууд TensorFlow-ийн API-г ашиглан тооцооллын графикуудыг бүтээсэн нь математикийн нарийн төвөгтэй үйлдлүүд болон хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг илэрхийлэх боломжийг олгосон. Тооцооллыг график болгон тодорхойлсоноор TensorFlow гүйцэтгэлийг автоматаар оновчтой болгож, CPU эсвэл GPU гэх мэт боломжтой нөөцүүдэд тараадаг. Энэхүү оновчлол нь сургалт, дүгнэлт хийх үйл явцыг ихээхэн хурдасгаж, оюутнуудад том өгөгдлийн багц, нарийн төвөгтэй загваруудтай үр дүнтэй ажиллах боломжийг олгосон.
Цаашилбал, оюутнууд өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, нэмэгдүүлэх TensorFlow-ийн чадварыг ашигласан. TensorFlow нь зураг эргүүлэх, эргүүлэх зэрэг масштаблах, хэвийн болгох, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх арга техник зэрэг өгөгдлийг удирдах, өөрчлөх олон тооны хэрэгсэл, функцээр хангадаг. Эдгээр урьдчилсан боловсруулалтын үе шатууд нь загваруудыг Air Cognizer-д сургах оролтын өгөгдлийг бэлтгэхэд чухал ач холбогдолтой байсан бөгөөд загварууд бэлэн байгаа өгөгдлөөс үр дүнтэй суралцах боломжтой болсон.
Эцэст нь, TensorFlow-ийн тархсан тооцоололд зориулсан дэмжлэг нь оюутнуудад загвар, сургалтын үйл явцаа өргөжүүлэх боломжийг олгосон. Параметр сервер эсвэл өгөгдлийн параллелизм гэх мэт TensorFlow-ийн хуваарилагдсан сургалтын стратегийг ашигласнаар оюутнууд загвараа олон машин эсвэл GPU дээр нэгэн зэрэг сургах боломжтой. Энэхүү хуваарилагдсан сургалтын арга нь тэдэнд илүү том өгөгдлийн багцтай ажиллах, сургалтын цагийг багасгах, загварчлалын гүйцэтгэлийг сайжруулах боломжийг олгосон.
Инженерийн чиглэлээр суралцаж буй оюутнууд TensorFlow-ийг Air Cognizer програмыг хөгжүүлэхэд өргөнөөр ашигласан. Тэд TensorFlow-ийн уян хатан архитектур, урьдчилан бүтээгдсэн загварууд, тооцооллын график хийсвэрлэл, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах чадвар, тархсан тооцооллын дэмжлэг зэргийг ашигласан. Эдгээр функцууд нь оюутнуудад янз бүрийн оролтын шинж чанарт үндэслэн агаарын чанарыг үнэн зөв урьдчилан таамаглах машин сургалтын загвар зохион бүтээх, сургах, ашиглах боломжийг олгосон.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт ML-ийн тусламжтайгаар агаарын чанарыг урьдчилан таамаглах агаарын танигч:
- Air Cognizer програм Дели хотын агаарын бохирдлын асуудлыг шийдвэрлэхэд хэрхэн хувь нэмэр оруулах вэ?
- TensorFlow Lite нь загваруудыг төхөөрөмж дээр байрлуулахад ямар үүрэг гүйцэтгэсэн бэ?
- Оюутнууд Air Cognizer програмын үр ашиг, ашиглалтыг хэрхэн баталгаажуулсан бэ?
- Air Cognizer программд ашигласан гурван загвар юу байсан ба тэдгээр нь ямар зорилготой байсан бэ?