TensorFlow.js modelleriyle eğitim ve tahmin, tarayıcıda derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını sağlayan birkaç adımı içerir. Bu süreç, veri hazırlama, model oluşturma, eğitim ve tahmini kapsar. Bu yanıtta, sürecin kapsamlı bir açıklamasını sağlayarak bu adımların her birini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
1. Veri Hazırlama:
TensorFlow.js modelleri ile eğitim ve tahminde ilk adım, verileri hazırlamaktır. Bu, modeli eğitmek için uygun bir formatta olduğundan emin olmak için verilerin toplanmasını ve ön işlenmesini içerir. Veri ön işleme, verileri temizleme, özellikleri normalleştirme veya standartlaştırma ve verileri eğitim ve test kümelerine bölme gibi görevleri içerebilir. TensorFlow.js, veri hazırlığına yardımcı olmak için veri yükleyiciler ve ön işleme işlevleri gibi çeşitli yardımcı programlar ve işlevler sağlar.
2. Model Oluşturma:
Veriler hazırlandıktan sonraki adım, TensorFlow.js kullanarak derin öğrenme modelini oluşturmaktır. Model mimarisi, katmanların sayısını ve türünü ve ayrıca her katman için aktivasyon fonksiyonlarını ve diğer parametreleri belirterek tanımlanmalıdır. TensorFlow.js, yoğun katmanlar, evrişimli katmanlar ve tekrarlayan katmanlar gibi önceden tanımlanmış katmanları kullanarak modellerin oluşturulmasına izin veren üst düzey bir API sağlar. Özel model mimarileri, TensorFlow.js tarafından sağlanan temel model sınıfını genişleterek de oluşturulabilir.
3. Model Eğitimi:
Model oluşturulduktan sonra hazırlanan veriler üzerinde eğitilmesi gerekmektedir. Bir derin öğrenme modelinin eğitimi, belirli bir kayıp işlevini en aza indirmek için parametrelerinin optimize edilmesini içerir. Bu, tipik olarak, model parametrelerinin, bu parametrelere göre kayıp fonksiyonunun gradyanlarına dayalı olarak güncellendiği, gradyan iniş olarak bilinen yinelemeli bir süreç aracılığıyla yapılır. TensorFlow.js, modeli eğitmek için kullanılabilen stokastik gradyan iniş (SGD) ve Adam gibi çeşitli optimizasyon algoritmaları sağlar. Eğitim sırasında model, eğitim verileriyle gruplar halinde sunulur ve parametreler, her toplu iş için hesaplanan gradyanlara göre güncellenir. Eğitim süreci, belirli sayıda çağ boyunca veya bir yakınsama kriteri karşılanana kadar devam eder.
4. Model Değerlendirmesi:
Model eğitildikten sonra, genelleme yeteneklerini değerlendirmek için görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmek önemlidir. Bu genellikle eğitim sürecinde kullanılmayan ayrı bir test veri seti kullanılarak yapılır. TensorFlow.js, eğitilen modelin performansını ölçmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi çeşitli ölçümleri hesaplamak için kullanılabilecek değerlendirme işlevleri sağlar.
5. Model Tahmini:
Model eğitilip değerlendirildikten sonra yeni, görülmemiş veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. TensorFlow.js, eğitilen modeli yüklemek ve onu girdi verileri üzerinde tahminler yapmak için kullanmak için işlevler sağlar. Girdi verilerinin, tahmin için modele beslenmeden önce eğitim verileriyle aynı şekilde önceden işlenmesi gerekir. Modelin çıktısı, sınıflandırma, regresyon veya nesne algılama gibi eldeki belirli göreve göre yorumlanabilir.
TensorFlow.js modelleriyle eğitim ve tahminde yer alan adımlar arasında veri hazırlama, model oluşturma, model eğitimi, model değerlendirme ve model tahmin yer alır. Bu adımlar, tarayıcıda derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını sağlayarak güçlü ve verimli yapay zeka uygulamalarına olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar TensorFlow.js ile tarayıcıda derin öğrenme:
- AI Pong oyununda her iki oyundan sonra verileri temizlemenin amacı nedir?
- AI Pong oyununda AI modelini eğitmek için veriler nasıl toplanır?
- Modelin çıktısına göre AI oyuncusu tarafından yapılacak hamle nasıl belirlenir?
- AI Pong oyununda temsil edilen sinir ağı modelinin çıktısı nasıl?
- AI Pong oyununda AI modelini eğitmek için kullanılan özellikler nelerdir?
- TensorFlow.js web uygulamasında bir çizgi grafiği nasıl görselleştirilebilir?
- Gönder düğmesine her tıklandığında X'in değeri nasıl otomatik olarak artırılabilir?
- Web uygulamasında Xs ve Ys dizilerinin değerleri nasıl görüntülenebilir?
- Kullanıcı, TensorFlow.js web uygulamasında verileri nasıl girebilir?
- Bir web uygulamasında TensorFlow.js kullanırken HTML koduna betik etiketlerini dahil etmenin amacı nedir?
TensorFlow.js ile tarayıcıda Derin öğrenmede daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin