TensorFlow.js гэж юу вэ, энэ нь танд хөтөч дээр юу хийх боломжийг олгодог вэ?
TensorFlow.js нь хүчирхэг номын сан бөгөөд хөгжүүлэгчдэд нээлттэй эхийн машин сургалтын түгээмэл систем болох TensorFlow-ийн чадварыг вэб хөтөч рүү оруулах боломжийг олгодог. Энэ нь серверийн боловсруулалт хийх шаардлагагүйгээр үйлчлүүлэгчийн төхөөрөмжийн тооцооллын хүчийг ашиглан машин сургалтын загваруудыг шууд хөтөч дээр гүйцэтгэх боломжийг олгодог. TensorFlow.js нь JavaScript-ийн уян хатан байдал, хаа сайгүй ашиглах боломжийг TensorFlow-ийн бат бөх, үр ашигтай хослуулж, хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг программуудыг вэб дээр бүтээх, ашиглахад саадгүй туршлагыг олгодог.
TensorFlow.js-ийн гол онцлогуудын нэг нь сервер талын дэд бүтэц ашиглахгүйгээр машин сургалтын загваруудыг бүхэлд нь хөтөч дээр сургах, ажиллуулах чадвар юм. Энэ нь GPU дээр график дүрслэх вэб стандарт болох WebGL-ийг ашигласнаар боломжтой болсон. GPU-ийн зэрэгцээ боловсруулах чадварыг ашигласнаар TensorFlow.js нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах гэх мэт тооцооллын эрчимтэй ажлуудыг өндөр үр ашигтайгаар гүйцэтгэх боломжтой. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд бага чадалтай төхөөрөмж дээр ч гэсэн бодит цагийн горимд ажиллах боломжтой AI програмуудыг бүтээх боломжийг олгодог.
TensorFlow.js нь TensorFlow болон бусад алдартай фреймворкуудын урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг багтаасан өргөн хүрээний машин сургалтын загваруудыг дэмждэг. Эдгээр загваруудыг хөтөч дээр ачаалж, зургийн ангилал, объект илрүүлэх, байгалийн хэлээр боловсруулах гэх мэт ажлуудад ашиглаж болно. TensorFlow.js нь мөн JavaScript дээр захиалгат загвар бүтээх, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг өндөр түвшний API-г өгдөг. Энэ нь янз бүрийн түвшний машин сургалтын туршлагатай хөгжүүлэгчдэд хүртээмжтэй болгож, тэдэнд шинэ програмчлалын хэл, хүрээг сурахгүйгээр боловсронгуй AI програмуудыг бий болгох боломжийг олгодог.
Загварын сургалт, дүгнэлтээс гадна TensorFlow.js нь өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, дүрслэх, гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход зориулсан багц хэрэгсэл, хэрэгслийг санал болгодог. Жишээлбэл, энэ нь өгөгдлийн багцыг ачаалах, удирдах функцууд, мөн мэдрэлийн сүлжээний гаралтыг дүрслэн харуулах хэрэгслүүдээр хангадаг. TensorFlow.js нь хөтчийн машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг оновчтой болгох арга техникийг багтаасан болно, тухайлбал загварыг тоолох, шахах. Эдгээр аргууд нь санах ойн хэмжээг бууруулж, загваруудын дүгнэлтийн хурдыг сайжруулж, нөөц хязгаарлагдмал төхөөрөмж дээр ашиглахад илүү тохиромжтой болгодог.
Цаашилбал, TensorFlow.js нь одоо байгаа вэб технологитой уялдаа холбоотой байхаар бүтээгдсэн бөгөөд хөгжүүлэгчид бусад вэб API болон фреймворкуудтай харилцах боломжтой хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг вэб программуудыг бүтээх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, TensorFlow.js-ийг React эсвэл Angular зэрэг номын сангуудтай хамтад нь машин сургалтын програмуудад зориулсан интерактив хэрэглэгчийн интерфэйсийг бий болгоход ашиглаж болно. Үүнийг мөн WebGL-д суурилсан визуалчлалын сангуудтай хослуулж, баялаг, сэтгэл татам өгөгдлийн дүрслэл үүсгэх боломжтой. Энэхүү уян хатан байдал, харилцан ажиллах чадвар нь TensorFlow.js-ийг вэб хөгжүүлэлтийн ажлын урсгалд машин сургалтыг нэгтгэх олон талын хэрэгсэл болгодог.
TensorFlow.js нь TensorFlow-ийн хүчийг вэб хөтөч дээр авчирч, хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг шууд JavaScript дээр бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог. Энэ нь загваруудыг бүхэлд нь үйлчлүүлэгчийн талд сургах, ажиллуулах боломжийг олгодог, урьдчилан бэлтгэгдсэн олон төрлийн загваруудыг дэмждэг, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, дүрслэн харуулах хэрэгслүүдээр хангадаг бөгөөд бусад вэб технологитой саадгүй нэгтгэдэг. TensorFlow.js-ийн тусламжтайгаар хөгжүүлэгчид хөтөч дээр үр ашигтай, интерактив ажилладаг хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг вэб програмуудыг үүсгэх боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- AI харааны загварыг сургахад ашигласан зургийн тоог хэрхэн тодорхойлох вэ?
- AI харааны загварыг сургахдаа сургалтын эрин үе бүрт өөр өөр зураг ашиглах шаардлагатай юу?
- Устах градиент асуудлаас зайлсхийхийн тулд RNN-ийн цээжлэх хамгийн их алхам болон LSTM-ийн цээжлэх хамгийн их алхам хэд вэ?
- Буцах тархалтын мэдрэлийн сүлжээ нь давтагдах мэдрэлийн сүлжээтэй төстэй юу?
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү