Air Cognizer பயன்பாட்டின் வளர்ச்சியில், பொறியியல் மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவை திறம்பட பயன்படுத்தினர், இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த தளத்தை வழங்கியது, பல்வேறு உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் காற்றின் தரத்தை மாணவர்கள் கணிக்க உதவுகிறது.
தொடங்குவதற்கு, ஏர் காக்னிசர் பயன்பாட்டிற்கான நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளை வடிவமைத்து செயல்படுத்த மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவின் நெகிழ்வான கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தினர். டென்சர்ஃப்ளோ கெராஸ் போன்ற உயர்-நிலை APIகளின் வரம்பை வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்சி செய்யும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. வெவ்வேறு அடுக்குகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் தேர்வுமுறை அல்காரிதம்களைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம், தங்கள் மாதிரிகளின் கட்டமைப்பை வரையறுக்க இந்த API களை மாணவர்கள் பயன்படுத்தினர்.
மேலும், டென்சர்ஃப்ளோவின் முன் கட்டமைக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளின் விரிவான தொகுப்பு ஏர் காக்னிசரின் வளர்ச்சியில் மிகவும் மதிப்புமிக்கதாக நிரூபிக்கப்பட்டது. பட வகைப்பாடு மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளைச் செய்ய, கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்கள்) மற்றும் மறுநிகழ்வு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆர்என்என்கள்) போன்ற முன்பே இருக்கும் மாதிரிகளை மாணவர்கள் பயன்படுத்த முடிந்தது. உதாரணமாக, காற்றின் தர சென்சார் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க அவர்கள் முன் பயிற்சி பெற்ற CNN மாதிரியைப் பயன்படுத்தலாம், மேலும் இந்த அம்சங்களை மேலும் செயலாக்கம் மற்றும் கணிப்புக்காக அவர்களின் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மாதிரிகளில் ஊட்டலாம்.
கூடுதலாக, டென்சர்ஃப்ளோவின் கணக்கீட்டு வரைபட சுருக்கம் ஏர் காக்னிசரின் வளர்ச்சியில் முக்கிய பங்கு வகித்தது. மாணவர்கள் TensorFlow இன் API ஐப் பயன்படுத்தி கணக்கீட்டு வரைபடங்களை உருவாக்கினர், இது சிக்கலான கணித செயல்பாடுகள் மற்றும் மாறிகளுக்கு இடையிலான சார்புகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்த அனுமதித்தது. கணக்கீடுகளை வரைபடமாக வரையறுப்பதன் மூலம், TensorFlow தானாகவே செயல்படுத்தலை மேம்படுத்தி, CPUகள் அல்லது GPUகள் போன்ற கிடைக்கக்கூடிய ஆதாரங்களில் விநியோகித்தது. இந்த மேம்படுத்தல் பயிற்சி மற்றும் அனுமான செயல்முறைகளை பெரிதும் துரிதப்படுத்தியது, மாணவர்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான மாதிரிகளுடன் திறமையாக வேலை செய்ய உதவுகிறது.
மேலும், மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவின் தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் பெருக்கத்திற்கான திறன்களைப் பயன்படுத்தினர். டென்சர்ஃப்ளோ, அளவிடுதல், இயல்பாக்குதல் மற்றும் படத்தைச் சுழற்றுதல் அல்லது புரட்டுதல் போன்ற தரவுப் பெருக்குதல் நுட்பங்கள் போன்ற தரவைக் கையாளுவதற்கும் மாற்றுவதற்கும் ஏராளமான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. ஏர் காக்னிசரில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான உள்ளீட்டுத் தரவைத் தயாரிப்பதில் இந்த முன்செயலாக்கப் படிகள் முக்கியமானவை.
கடைசியாக, விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங்கிற்கான டென்சர்ஃப்ளோவின் ஆதரவு மாணவர்களின் மாதிரிகள் மற்றும் பயிற்சி செயல்முறைகளை அளவிட உதவியது. டென்சர்ஃப்ளோவின் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி உத்திகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அளவுரு சேவையகங்கள் அல்லது தரவு இணைநிலை போன்றவை, மாணவர்கள் தங்கள் மாதிரிகளை ஒரே நேரத்தில் பல இயந்திரங்கள் அல்லது GPU களில் பயிற்சி செய்யலாம். இந்த விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி அணுகுமுறை பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளவும், பயிற்சி நேரத்தைக் குறைக்கவும், சிறந்த மாதிரி செயல்திறனை அடையவும் அனுமதித்தது.
ஏர் காக்னிசர் பயன்பாட்டின் வளர்ச்சியில் பொறியியல் மாணவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவை அதிக அளவில் பயன்படுத்தினர். அவர்கள் டென்சர்ஃப்ளோவின் நெகிழ்வான கட்டமைப்பு, முன் கட்டப்பட்ட மாதிரிகள், கணக்கீட்டு வரைபட சுருக்கம், தரவு முன் செயலாக்க திறன்கள் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங்கிற்கான ஆதரவு ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தினர். பல்வேறு உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் காற்றின் தரத்தை துல்லியமாக கணிக்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைக்கவும், பயிற்சி செய்யவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும் இந்த அம்சங்கள் மாணவர்களுக்கு அதிகாரம் அளித்தன.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் எம்.எல் உடன் காற்றின் தரத்தை கணிக்கும் காற்று அறிவாற்றல்:
- டெல்லியில் காற்று மாசுபாட்டின் சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் Air Cognizer பயன்பாடு எவ்வாறு பங்களிக்கிறது?
- சாதனத்தில் மாடல்களைப் பயன்படுத்துவதில் TensorFlow Lite என்ன பங்கு வகித்தது?
- Air Cognizer பயன்பாட்டின் திறன் மற்றும் பயன்பாட்டினை மாணவர்கள் எவ்வாறு உறுதி செய்தனர்?
- Air Cognizer பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட மூன்று மாதிரிகள் என்ன, அவற்றின் நோக்கங்கள் என்ன?