בפיתוח אפליקציית Air Cognizer, סטודנטים להנדסה עשו שימוש יעיל ב-TensorFlow, מסגרת למידת מכונה בשימוש נרחב בקוד פתוח. TensorFlow סיפקה פלטפורמה רבת עוצמה להטמעה והדרכה של מודלים של למידת מכונה, המאפשרת לתלמידים לחזות את איכות האוויר על סמך תכונות קלט שונות.
מלכתחילה, הסטודנטים השתמשו בארכיטקטורה הגמישה של TensorFlow כדי לתכנן ולהטמיע את דגמי הרשת העצבית עבור אפליקציית Air Cognizer. TensorFlow מציעה מגוון של ממשקי API ברמה גבוהה, כגון Keras, המפשטים את תהליך הבנייה וההכשרה של רשתות עצביות. הסטודנטים מינפו ממשקי API אלה כדי להגדיר את הארכיטקטורה של המודלים שלהם, תוך ציון שכבות שונות, פונקציות הפעלה ואלגוריתמי אופטימיזציה.
יתרה מכך, האוסף הנרחב של TensorFlow של אלגוריתמים ומודלים של למידת מכונה מובנים מראש הוכיח ערך רב בפיתוח Air Cognizer. התלמידים הצליחו למנף את המודלים הקיימים הללו, כגון רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) ורשתות עצביות חוזרות (RNNs), כדי לבצע משימות כמו סיווג תמונות וניתוח סדרות זמן. לדוגמה, הם יכולים להשתמש במודל CNN שהוכשר מראש כדי לחלץ תכונות משמעותיות מנתוני חיישני איכות האוויר, ולאחר מכן להזין את התכונות הללו במודלים המותאמים אישית שלהם לעיבוד נוסף וחיזוי.
בנוסף, הפשטת הגרפים החישוביים של TensorFlow מילאה תפקיד מכריע בפיתוח של Air Cognizer. התלמידים בנו גרפים חישוביים באמצעות ה-API של TensorFlow, שאיפשר להם לייצג פעולות מתמטיות מורכבות ותלות בין משתנים. על ידי הגדרת החישובים כגרף, TensorFlow מטב אוטומטית את הביצוע והפיץ אותו על פני משאבים זמינים, כגון CPUs או GPUs. אופטימיזציה זו האיצה מאוד את תהליכי ההכשרה וההסקה, ואיפשרה לתלמידים לעבוד עם מערכי נתונים גדולים ומודלים מורכבים ביעילות.
יתר על כן, התלמידים ניצלו את היכולות של TensorFlow לעיבוד מוקדם והגדלת נתונים. TensorFlow מספקת קבוצה עשירה של כלים ופונקציות למניפולציה והמרת נתונים, כגון קנה מידה, נורמליזציה וטכניקות הגדלת נתונים כמו סיבוב תמונה או היפוך. שלבי עיבוד מקדים אלו היו חיוניים בהכנת נתוני הקלט להכשרת המודלים ב-Air Cognizer, כדי להבטיח שהמודלים יוכלו ללמוד ביעילות מהנתונים הזמינים.
לבסוף, התמיכה של TensorFlow במחשוב מבוזר אפשרה לתלמידים להתאים את המודלים ואת תהליכי ההכשרה שלהם. על ידי שימוש באסטרטגיות האימון המבוזרות של TensorFlow, כגון שרתי פרמטרים או מקביליות נתונים, התלמידים יכולים לאמן את המודלים שלהם על מספר מכונות או GPUs בו זמנית. גישת הדרכה מבוזרת זו אפשרה להם להתמודד עם מערכי נתונים גדולים יותר, להפחית את זמן האימון ולהשיג ביצועי מודל טובים יותר.
סטודנטים להנדסה השתמשו בהרחבה ב-TensorFlow בפיתוח אפליקציית Air Cognizer. הם מינפו את הארכיטקטורה הגמישה של TensorFlow, המודלים הבנויים מראש, הפשטת גרפים חישוביים, יכולות עיבוד מוקדם של נתונים ותמיכה במחשוב מבוזר. תכונות אלו העצימו את התלמידים לתכנן, לאמן ולפרוס מודלים של למידת מכונה המנבאים במדויק את איכות האוויר בהתבסס על תכונות קלט שונות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא Cognizer Air מנבא את איכות האוויר עם ML:
- כיצד אפליקציית Air Cognizer יכולה לתרום לפתרון בעיית זיהום האוויר בדלהי?
- איזה תפקיד שיחק TensorFlow Lite בפריסת הדגמים במכשיר?
- כיצד הבטיחו התלמידים את היעילות והשימושיות של אפליקציית Air Cognizer?
- מה היו שלושת הדגמים בשימוש באפליקציית Air Cognizer, ומה היו המטרות שלהם?