Perwerdekirin û pêşbînkirina bi modelên TensorFlow.js re çend gavan vedihewîne ku pêşveçûn û bicîhkirina modelên fêrbûna kûr di gerokê de dihêle. Ev pêvajo amadekirina daneyê, çêkirina modelê, perwerdehiyê û pêşbîniyê pêk tîne. Di vê bersivê de, em ê her yek ji van gavan bi hûrgulî vekolin, ravekirinek berfireh a pêvajoyê peyda bikin.
1. Amadekirina daneyan:
Yekem gava perwerdekirin û pêşbînkirina bi modelên TensorFlow.js amadekirina daneyan e. Ev tê de komkirin û pêş-pêvajoya daneyan pêk tê da ku pê ewle bibe ku ew ji bo perwerdekirina modelê di formatek maqûl de ye. Pêş-pêvajoya daneyê dibe ku peywirên wekî paqijkirina daneyan, normalîzekirin an standardkirina taybetmendiyan, û dabeşkirina daneyan li komên perwerdehî û ceribandinê pêk bîne. TensorFlow.js karûbar û fonksiyonên cihêreng peyda dike da ku di amadekirina daneyê de arîkar bike, wek barkerên daneyê û fonksiyonên pêşdibistanê.
2. Afirandina Modelê:
Dema ku dane amade kirin, gava din ev e ku meriv modela fêrbûna kûr bi karanîna TensorFlow.js biafirîne. Pêdivî ye ku mîmariya modelê were pênase kirin, hejmar û celebê qatan, û her weha fonksiyonên çalakkirinê û pîvanên din ên ji bo her qatek diyar bike. TensorFlow.js API-a-asta bilind peyda dike ku destûrê dide afirandina modelan bi karanîna qatên berê diyarkirî, wek qatên qelew, qatên hevgirtî, û qatên dubare. Mîmarên modela xwerû jî dikarin bi dirêjkirina çîna modela bingehîn a ku ji hêla TensorFlow.js ve hatî peyda kirin ve werin afirandin.
3. Perwerdehiya Model:
Piştî ku model hate afirandin, pêdivî ye ku ew li ser daneyên amadekirî were perwerde kirin. Perwerdehiya modelek fêrbûna kûr bi xweşbînkirina parametreyên wê ve girêdayî ye ku fonksiyonek windabûna diyarkirî kêm bike. Ev bi gelemperî bi pêvajoyek dubarekirî ya ku wekî daketina gradient tê zanîn, tête kirin, ku li wir pîvanên modelê li gorî pîvanên fonksiyona windabûnê li gorî wan parameteran têne nûve kirin. TensorFlow.js cûrbecûr algorîtmayên optimîzasyonê peyda dike, yên wekî daketina gradientê ya stokastîk (SGD) û Adam, ku dikare ji bo perwerdekirina modelê were bikar anîn. Di dema perwerdehiyê de, model bi daneya perwerdehiyê di koman de tê pêşkêş kirin, û parametre li ser bingeha gradientên ku li ser her komê têne hesibandin têne nûve kirin. Pêvajoya perwerdehiyê ji bo hejmarek diyarkirî ya serdeman an heya ku pîvanek hevgirtinê pêk neyê berdewam dike.
4. Nirxandina Model:
Dema ku model were perwerde kirin, girîng e ku meriv performansa wê li ser daneyên nedîtî binirxîne da ku kapasîteyên giştîkirina wê binirxîne. Ev bi gelemperî bi karanîna databasek ceribandinê ya cihêreng ku di pêvajoya perwerdehiyê de nehat bikar anîn tê kirin. TensorFlow.js fonksiyonên nirxandinê peyda dike ku dikare were bikar anîn da ku pîvanên cihêreng, wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û xala F1-ê hesab bike, da ku performansa modela perwerdekirî bipîve.
5. Pêşbîniya Modelê:
Piştî ku model hate perwerdekirin û nirxandin, ew dikare ji bo çêkirina pêşbîniyên li ser daneyên nû, nedîtî were bikar anîn. TensorFlow.js fonksiyonan peyda dike ku modela perwerdekirî bar bike û wê bikar bîne da ku li ser daneyên têketinê pêşbîniyan bike. Pêdivî ye ku daneya têketinê bi heman awayê wekî daneyên perwerdehiyê berî ku ew ji bo pêşbîniyê bi modela veguhezîne were pêş-pêvajo kirin. Hilberîna modelê dikare li ser bingeha peywira taybetî ya di dest de, wekî dabeşkirin, paşveçûn, an tespîtkirina tiştan were şîrove kirin.
Pêngavên ku di perwerdekirin û pêşbînkirina bi modelên TensorFlow.js re têkildar in, amadekirina daneyê, çêkirina modelê, perwerdehiya modelê, nirxandina modelê, û pêşbîniya modelê pêk tîne. Van gavan pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna kûr di gerokê de dihêle, rê dide serîlêdanên AI-ê yên hêzdar û bikêr.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di gerokê de bi TensorFlow.js fêrbûna kûr:
- Armanca paqijkirina daneyan piştî her du lîstikan di lîstika AI Pong de çi ye?
- Daneyên ji bo perwerdekirina modela AI-ê di lîstika AI Pong de çawa têne berhev kirin?
- Tevgera ku ji hêla lîstikvanê AI-ê ve tête çêkirin li ser bingeha hilberîna modelê çawa tête destnîşankirin?
- Di lîstika AI Pong de derketina modela tora neuralî çawa tê temsîl kirin?
- Taybetmendiyên ku ji bo perwerdekirina modela AI-ê di lîstika AI Pong de têne bikar anîn çi ne?
- Meriv çawa di sepana tevna TensorFlow.js de grafiyek rêzek xuyang dike?
- Çawa dikare nirxa X-ê her carê ku bişkoja şandinê tê tikandin bixwe- zêde bibe?
- Nirxên rêzikên Xs û Ys çawa dikarin di serîlêdana malperê de werin xuyang kirin?
- Bikarhêner çawa dikare di sepana tevna TensorFlow.js de daneyan têxe?
- Dema ku TensorFlow.js di serîlêdanek malperê de tê bikar anîn armanca tevlêkirina tagên nivîsarê di koda HTML-ê de çi ye?
Di gerokê de bi TensorFlow.js bêtir pirs û bersivan di fêrbûna kûr de bibînin