Како апликација Аир Цогнизер може допринети решавању проблема загађења ваздуха у Делхију?
Загађење ваздуха је значајан проблем у Делхију, са тешким последицама по здравље и животну средину. Да би се решио овај проблем, апликација Аир Цогнизер, коју покреће вештачка интелигенција и ТенсорФлов, може да игра кључну улогу у предвиђању квалитета ваздуха и доприноси његовом ублажавању. Апликација Аир Цогнизер користи алгоритме машинског учења за анализу различитих извора података,
Какву је улогу ТенсорФлов Лите играо у примени модела на уређају?
ТенсорФлов Лите игра кључну улогу у примени модела машинског учења на уређајима за закључивање у реалном времену. То је лаган и ефикасан оквир посебно дизајниран за покретање ТенсорФлов модела на мобилним и уграђеним уређајима. Коришћењем ТенсорФлов Лите-а, апликација Аир Цогнизер може ефикасно да предвиди квалитет ваздуха користећи алгоритаме машинског учења директно на
Како су ученици обезбедили ефикасност и употребљивост апликације Аир Цогнизер?
Студенти су обезбедили ефикасност и употребљивост апликације Аир Цогнизер кроз систематски приступ који је подразумевао различите кораке и технике. Пратећи ове праксе, успели су да креирају робусну и лаку апликацију за предвиђање квалитета ваздуха коришћењем машинског учења уз ТенсорФлов. За почетак, студенти су спровели темељно истраживање о постојећим
Која су три модела коришћена у апликацији Аир Цогнизер и која је била њихова сврха?
Апликација Аир Цогнизер користи три различита модела, од којих сваки служи специфичној сврси у предвиђању квалитета ваздуха коришћењем техника машинског учења. Ови модели су конволуциона неуронска мрежа (ЦНН), мрежа дуготрајне краткорочне меморије (ЛСТМ) и алгоритам Рандом Форест (РФ). ЦНН модел је првенствено одговоран за обраду слике и екстракцију карактеристика. То је
Како су студенти инжењерства користили ТенсорФлов у развоју апликације Аир Цогнизер?
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 за