TensorFlow.js மாதிரிகள் மூலம் பயிற்சி மற்றும் கணிப்பு ஆகியவை உலாவியில் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தவும் உதவும் பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்முறை தரவு தயாரிப்பு, மாதிரி உருவாக்கம், பயிற்சி மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், இந்த ஒவ்வொரு படிநிலையையும் விரிவாக ஆராய்வோம், செயல்முறையின் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம்.
1. தரவு தயாரிப்பு:
TensorFlow.js மாதிரிகள் மூலம் பயிற்சி மற்றும் கணிப்புக்கான முதல் படி தரவைத் தயாரிப்பதாகும். இது மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தகுந்த வடிவத்தில் தரவைச் சேகரித்து முன்கூட்டியே செயலாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது. தரவைச் சுத்தம் செய்தல், அம்சங்களை இயல்பாக்குதல் அல்லது தரநிலையாக்குதல் மற்றும் தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரித்தல் போன்ற பணிகளை தரவு முன் செயலாக்கம் உள்ளடக்கியிருக்கலாம். TensorFlow.js ஆனது டேட்டா லோடர்கள் மற்றும் முன்செயலாக்க செயல்பாடுகள் போன்ற தரவு தயாரிப்பில் உதவ பல்வேறு பயன்பாடுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
2. மாதிரி உருவாக்கம்:
தரவு தயாரிக்கப்பட்டதும், TensorFlow.js ஐப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவது அடுத்த படியாகும். அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் வகை, செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் ஒவ்வொரு அடுக்குக்கான பிற அளவுருக்களையும் குறிப்பிடுவதன் மூலம் மாதிரி கட்டமைப்பை வரையறுக்க வேண்டும். TensorFlow.js ஒரு உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது அடர்த்தியான அடுக்குகள், கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் வரும் அடுக்குகள் போன்ற முன் வரையறுக்கப்பட்ட அடுக்குகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. TensorFlow.js வழங்கும் அடிப்படை மாதிரி வகுப்பை நீட்டிப்பதன் மூலமும் தனிப்பயன் மாதிரி கட்டமைப்புகளை உருவாக்க முடியும்.
3. மாதிரி பயிற்சி:
மாதிரியை உருவாக்கிய பிறகு, அது தயாரிக்கப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட வேண்டும். ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது, குறிப்பிட்ட இழப்புச் செயல்பாட்டைக் குறைக்க அதன் அளவுருக்களை மேம்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இது பொதுவாக சாய்வு வம்சாவளி எனப்படும் ஒரு மறுசெயல் செயல்முறை மூலம் செய்யப்படுகிறது, அங்கு மாதிரியின் அளவுருக்கள் அந்த அளவுருக்கள் தொடர்பான இழப்பு செயல்பாட்டின் சாய்வுகளின் அடிப்படையில் புதுப்பிக்கப்படும். TensorFlow.js ஆனது ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (SGD) மற்றும் ஆடம் போன்ற பல்வேறு தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களை வழங்குகிறது, இது மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. பயிற்சியின் போது, மாதிரியானது பயிற்சித் தரவுகளுடன் தொகுப்பாக வழங்கப்படுகிறது, மேலும் ஒவ்வொரு தொகுதியிலும் கணக்கிடப்பட்ட சாய்வுகளின் அடிப்படையில் அளவுருக்கள் புதுப்பிக்கப்படும். பயிற்சி செயல்முறை ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான சகாப்தங்களுக்கு அல்லது ஒரு ஒருங்கிணைப்பு அளவுகோல் பூர்த்தி செய்யப்படும் வரை தொடர்கிறது.
4. மாதிரி மதிப்பீடு:
மாதிரி பயிற்றுவிக்கப்பட்டவுடன், அதன் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை மதிப்பிடுவதற்கு கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது முக்கியம். பயிற்சியின் போது பயன்படுத்தப்படாத ஒரு தனி சோதனை தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி இது பொதுவாக செய்யப்படுகிறது. TensorFlow.js ஆனது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிட, துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்துதல் மற்றும் F1 மதிப்பெண் போன்ற பல்வேறு அளவீடுகளைக் கணக்கிடப் பயன்படும் மதிப்பீட்டுச் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
5. மாதிரி கணிப்பு:
மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மதிப்பீடு செய்யப்பட்ட பிறகு, புதிய, பார்க்காத தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம். TensorFlow.js பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியை ஏற்றுவதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது மற்றும் உள்ளீட்டுத் தரவில் கணிப்புகளைச் செய்ய அதைப் பயன்படுத்துகிறது. உள்ளீட்டுத் தரவை முன்னறிவிப்பதற்காக மாதிரிக்கு ஊட்டுவதற்கு முன், பயிற்சித் தரவைப் போலவே முன்கூட்டியே செயலாக்கப்பட வேண்டும். வகைப்பாடு, பின்னடைவு அல்லது பொருள் கண்டறிதல் போன்ற குறிப்பிட்ட பணியின் அடிப்படையில் மாதிரியின் வெளியீடு விளக்கப்படலாம்.
TensorFlow.js மாதிரிகள் மூலம் பயிற்சி மற்றும் முன்கணிப்பில் ஈடுபடும் படிகளில் தரவு தயாரித்தல், மாதிரி உருவாக்கம், மாதிரி பயிற்சி, மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் மாதிரி கணிப்பு ஆகியவை அடங்கும். இந்த படிகள் உலாவியில் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தவும் உதவுகிறது, இது சக்திவாய்ந்த மற்றும் திறமையான AI பயன்பாடுகளை அனுமதிக்கிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் TensorFlow.js உடன் உலாவியில் ஆழமான கற்றல்:
- AI பாங் கேமில் ஒவ்வொரு இரண்டு கேம்களுக்கும் பிறகு டேட்டாவை அழிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
- AI பாங் கேமில் AI மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவு எவ்வாறு சேகரிக்கப்படுகிறது?
- மாடலின் வெளியீட்டின் அடிப்படையில் AI பிளேயரின் நகர்வு எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது?
- AI பாங் கேமில் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் வெளியீடு எவ்வாறு குறிப்பிடப்படுகிறது?
- AI பாங் கேமில் AI மாடலைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் அம்சங்கள் என்ன?
- TensorFlow.js இணையப் பயன்பாட்டில் ஒரு வரி வரைபடத்தை எவ்வாறு காட்சிப்படுத்துவது?
- ஒவ்வொரு முறையும் சமர்ப்பி பொத்தானைக் கிளிக் செய்யும் போது X இன் மதிப்பை எவ்வாறு தானாக அதிகரிக்க முடியும்?
- Xs மற்றும் Ys அணிவரிசைகளின் மதிப்புகள் இணைய பயன்பாட்டில் எவ்வாறு காட்டப்படும்?
- TensorFlow.js இணையப் பயன்பாட்டில் பயனர் எவ்வாறு தரவை உள்ளிட முடியும்?
- வலைப் பயன்பாட்டில் TensorFlow.js ஐப் பயன்படுத்தும் போது HTML குறியீட்டில் ஸ்கிரிப்ட் குறிச்சொற்களைச் சேர்ப்பதன் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow.js மூலம் உலாவியில் ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைப் பார்க்கலாம்