في تطوير تطبيق Air Cognizer ، استخدم طلاب الهندسة بشكل فعال TensorFlow ، وهو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر واسع الاستخدام. قدمت TensorFlow منصة قوية لتنفيذ وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مما يمكّن الطلاب من التنبؤ بجودة الهواء بناءً على ميزات الإدخال المختلفة.
بادئ ذي بدء ، استخدم الطلاب بنية TensorFlow المرنة لتصميم وتنفيذ نماذج الشبكة العصبية لتطبيق Air Cognizer. تقدم TensorFlow مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى ، مثل Keras ، التي تبسط عملية بناء الشبكات العصبية وتدريبها. استفاد الطلاب من واجهات برمجة التطبيقات هذه لتحديد بنية نماذجهم ، وتحديد الطبقات المختلفة ، ووظائف التنشيط ، وخوارزميات التحسين.
علاوة على ذلك ، أثبتت مجموعة TensorFlow الواسعة من خوارزميات ونماذج التعلم الآلي المبنية مسبقًا أنها ذات قيمة كبيرة في تطوير Air Cognizer. تمكن الطلاب من الاستفادة من هذه النماذج الموجودة مسبقًا ، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) ، لأداء مهام مثل تصنيف الصور وتحليل السلاسل الزمنية. على سبيل المثال ، يمكنهم استخدام نموذج CNN مدرب مسبقًا لاستخراج ميزات ذات مغزى من بيانات مستشعر جودة الهواء ، ثم إدخال هذه الميزات في نماذجهم المصممة خصيصًا لمزيد من المعالجة والتنبؤ.
بالإضافة إلى ذلك ، لعب تجريد الرسم البياني الحسابي لـ TensorFlow دورًا حاسمًا في تطوير Air Cognizer. أنشأ الطلاب رسومًا بيانية حسابية باستخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow ، والتي سمحت لهم بتمثيل العمليات الحسابية المعقدة والتبعيات بين المتغيرات. من خلال تحديد الحسابات كرسم بياني ، يعمل TensorFlow تلقائيًا على تحسين التنفيذ وتوزيعه عبر الموارد المتاحة ، مثل وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات. أدى هذا التحسين إلى تسريع عمليات التدريب والاستدلال بشكل كبير ، مما يمكّن الطلاب من العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة بكفاءة.
علاوة على ذلك ، استفاد الطلاب من إمكانات TensorFlow للمعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها. يوفر TensorFlow مجموعة غنية من الأدوات والوظائف لمعالجة البيانات وتحويلها ، مثل تقنيات القياس والتطبيع وزيادة البيانات مثل تدوير الصورة أو التقليب. كانت خطوات المعالجة المسبقة هذه حاسمة في إعداد بيانات الإدخال لتدريب النماذج في Air Cognizer ، مما يضمن أن النماذج يمكن أن تتعلم بشكل فعال من البيانات المتاحة.
أخيرًا ، مكن دعم TensorFlow للحوسبة الموزعة الطلاب من توسيع نطاق نماذجهم وعمليات التدريب الخاصة بهم. من خلال استخدام استراتيجيات التدريب الموزعة في TensorFlow ، مثل خوادم المعلمات أو توازي البيانات ، يمكن للطلاب تدريب نماذجهم على أجهزة متعددة أو وحدات معالجة الرسومات في وقت واحد. سمح لهم نهج التدريب الموزع هذا بالتعامل مع مجموعات بيانات أكبر ، وتقليل وقت التدريب ، وتحقيق أداء أفضل للنموذج.
استخدم طلاب الهندسة TensorFlow على نطاق واسع في تطوير تطبيق Air Cognizer. لقد استفادوا من بنية TensorFlow المرنة ، والنماذج المبنية مسبقًا ، وتجريد الرسم البياني الحسابي ، وإمكانيات المعالجة المسبقة للبيانات ، ودعم الحوسبة الموزعة. مكنت هذه الميزات الطلاب من تصميم وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي التي تتنبأ بدقة بجودة الهواء بناءً على ميزات الإدخال المختلفة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص Air Cognizer يتنبأ بجودة الهواء باستخدام ML:
- كيف يمكن لتطبيق Air Cognizer أن يساهم في حل مشكلة تلوث الهواء في دلهي؟
- ما الدور الذي لعبه TensorFlow Lite في نشر النماذج على الجهاز؟
- كيف تضمن الطلاب كفاءة تطبيق Air Cognizer وقابليته للاستخدام؟
- ما هي النماذج الثلاثة المستخدمة في تطبيق Air Cognizer ، وما هي أغراضها؟