Di pêşkeftina serîlêdana Air Cognizer de, xwendekarên endezyariyê TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî-çavkaniya vekirî ya ku pir tête bikar anîn, bi bandor bikar anîn. TensorFlow ji bo pêkanîn û perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê platformek hêzdar peyda kir, ku ji xwendekaran re dihêle ku li ser bingeha taybetmendiyên têketinê yên cihêreng qalîteya hewayê pêşbîn bikin.
Destpêkê, xwendekar mîmariya maqûl a TensorFlow bikar anîn da ku modelên tora neuralî ji bo serîlêdana Air Cognizer sêwirandin û bicîh bikin. TensorFlow cûrbecûr API-yên asta bilind pêşkêşî dike, wek Keras, ku pêvajoya avakirin û perwerdekirina torên neuralî hêsan dike. Xwendekaran van API-yan bi kar anîn da ku mîmariya modelên xwe diyar bikin, qatên cihêreng, fonksiyonên çalakkirinê û algorîtmayên xweşbîniyê diyar bikin.
Digel vê yekê, berhevoka berfireh a TensorFlow a algorîtma û modelên fêrbûna makîneya pêş-avakirî di pêşkeftina Air Cognizer de pir bi qîmet bû. Xwendekaran karîbûn van modelên berê-heyî, wek torên neuralî yên pevgirêdayî (CNN) û torên neuralî yên dûbare (RNN) bi kar bînin da ku peywirên mîna dabeşkirina wêneyê û analîza rêzikên demê pêk bînin. Mînakî, ew dikarin modelek CNN-ê ya pêş-perwerdekirî bikar bînin da ku taybetmendiyên watedar ji daneyên sensora kalîteya hewayê derxînin, û dûv re van taybetmendiyan di modelên xweyên xwerû yên çêkirî de ji bo pêvajo û pêşbîniya bêtir bixînin.
Wekî din, abstrakasyona grafika hesabkerî ya TensorFlow di pêşkeftina Air Cognizer de rolek girîng lîst. Xwendekaran bi karanîna API-ya TensorFlow-ê grafikên jimartinê ava kirin, ku hişt ku wan operasyonên matematîkî yên tevlihev û girêdanên di navbera guherbaran de temsîl bikin. Bi pênasekirina hesaban wekî grafiyek, TensorFlow bixweber darvekirinê xweştir kir û li ser çavkaniyên berdest, wek CPU an GPU, belav kir. Vê xweşbîniyê pêvajoyên perwerdehiyê û encamgirtinê pir bilez kir, ku xwendekar bi danehevên mezin û modelên tevlihev re bi bandor bixebitin.
Wekî din, xwendekar ji kapasîteyên TensorFlow ji bo pêşdibistanê û zêdekirina daneyê sûd wergirtin. TensorFlow ji bo manîpulekirin û veguheztina daneyan, wekî pîvandin, normalîzekirin, û teknîkên zêdekirina daneyan ên mîna zivirîna wêneyê an jî rijandin, komek amûr û fonksiyonên dewlemend peyda dike. Van gavên pêşdibistanê di amadekirina daneyên têketinê de ji bo perwerdekirina modelan di Air Cognizer de pir girîng bûn, da ku ew model bi bandor ji daneyên berdest fêr bibin.
Di dawiyê de, piştevaniya TensorFlow ji bo hesabkirina belavkirî rê da xwendekaran ku model û pêvajoyên perwerdehiya xwe mezin bikin. Bi karanîna stratejiyên perwerdehiyê yên belavkirî yên TensorFlow, wek pêşkêşkerên parametreyê an paralelbûna daneyê, xwendekar dikarin modelên xwe li ser gelek makîneyan an GPU-yê bi hevdemî perwerde bikin. Vê nêzîkatiya perwerdehiyê ya belavkirî rê da wan ku daneyên mezin bi rê ve bibin, dema perwerdehiyê kêm bikin, û performansa modela çêtir bi dest bixin.
Xwendekarên endezyariyê di pêşkeftina serîlêdana Air Cognizer de TensorFlow bi berfirehî bikar anîn. Wan mîmariya maqûl a TensorFlow, modelên pêş-avakirî, abstrakasyona grafika hesabkerî, kapasîteyên pêş-pêvajoya daneyê, û piştgirî ji bo hesabkirina belavkirî bikar anîn. Van taybetmendiyan hêz da xwendekaran ku modelên fêrbûna makîneyê sêwirînin, perwerde bikin û bicîh bikin ku li ser bingeha taybetmendiyên têketinê yên cihêreng qalîteya hewayê rast pêşbîn dikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Air Cognizer bi ML-ê kalîteya hewayê pêşbînî dike:
- Serlêdana Air Cognizer çawa dikare beşdarî çareserkirina pirsgirêka qirêjiya hewayê li Delhi bibe?
- Rola TensorFlow Lite di bicihkirina modelên li ser cîhazê de çi bû?
- Xwendekaran çawa bandor û karanîna serîlêdana Air Cognizer piştrast kir?
- Sê modelên ku di serlêdana Air Cognizer de hatine bikar anîn çi bûn, û armancên wan çi bûn?