У развоју апликације Аир Цогнизер, студенти инжењерства су ефикасно користили ТенсорФлов, широко коришћени оквир за машинско учење отвореног кода. ТенсорФлов је обезбедио моћну платформу за имплементацију и обуку модела машинског учења, омогућавајући студентима да предвиде квалитет ваздуха на основу различитих улазних карактеристика.
За почетак, студенти су користили ТенсорФлов-ову флексибилну архитектуру да дизајнирају и имплементирају моделе неуронске мреже за апликацију Аир Цогнизер. ТенсорФлов нуди низ АПИ-ја високог нивоа, као што је Керас, који поједностављују процес изградње и обуке неуронских мрежа. Ученици су искористили ове АПИ-је да дефинишу архитектуру својих модела, наводећи различите слојеве, функције активације и алгоритме за оптимизацију.
Штавише, ТенсорФлов-ова обимна колекција унапред изграђених алгоритама и модела за машинско учење показала се изузетно вредном у развоју Аир Цогнизер-а. Ученици су били у могућности да искористе ове већ постојеће моделе, као што су конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и рекурентне неуронске мреже (РНН), за обављање задатака као што су класификација слика и анализа временских серија. На пример, могли би да користе унапред обучени ЦНН модел да извуку значајне карактеристике из података сензора квалитета ваздуха, а затим унесу ове карактеристике у своје прилагођене моделе за даљу обраду и предвиђање.
Поред тога, ТенсорФлов-ова компјутерска апстракција графа је одиграла кључну улогу у развоју Аир Цогнизер-а. Ученици су конструисали рачунарске графиконе користећи ТенсорФлов АПИ, који им је омогућио да представе сложене математичке операције и зависности између променљивих. Дефинисањем прорачуна као графикона, ТенсорФлов је аутоматски оптимизовао извршење и дистрибуирао га на доступне ресурсе, као што су ЦПУ или ГПУ. Ова оптимизација је у великој мери убрзала процесе обуке и закључивања, омогућавајући студентима да ефикасно раде са великим скуповима података и сложеним моделима.
Штавише, студенти су искористили могућности ТенсорФлов-а за претходну обраду и повећање података. ТенсорФлов пружа богат скуп алата и функција за манипулацију и трансформацију података, као што су скалирање, нормализација и технике повећања података као што су ротација или окретање слике. Ови кораци претходне обраде били су кључни у припреми улазних података за обуку модела у Аир Цогнизер-у, осигуравајући да модели могу ефикасно да уче из доступних података.
На крају, ТенсорФлов-ова подршка за дистрибуирано рачунарство омогућила је студентима да скалирају своје моделе и процесе обуке. Коришћењем ТенсорФлов-ових дистрибуираних стратегија обуке, као што су сервери параметара или паралелизам података, ученици би могли истовремено да тренирају своје моделе на више машина или ГПУ-а. Овај дистрибуирани приступ обуци омогућио им је да рукују већим скуповима података, смање време обуке и постигну боље перформансе модела.
Студенти инжењерства су интензивно користили ТенсорФлов у развоју апликације Аир Цогнизер. Искористили су флексибилну архитектуру ТенсорФлов-а, унапред изграђене моделе, апстракцију рачунарског графа, могућности претходне обраде података и подршку за дистрибуирано рачунарство. Ове карактеристике су омогућиле студентима да дизајнирају, обуче и примене моделе машинског учења који прецизно предвиђају квалитет ваздуха на основу различитих улазних карактеристика.
Остала недавна питања и одговори у вези Аир Цогнизер предвиђа квалитет ваздуха са МЛ:
- Како апликација Аир Цогнизер може допринети решавању проблема загађења ваздуха у Делхију?
- Какву је улогу ТенсорФлов Лите играо у примени модела на уређају?
- Како су ученици обезбедили ефикасност и употребљивост апликације Аир Цогнизер?
- Која су три модела коришћена у апликацији Аир Цогнизер и која је била њихова сврха?