يتضمن التدريب والتنبؤ باستخدام نماذج TensorFlow.js عدة خطوات تمكن من تطوير ونشر نماذج التعلم العميق في المتصفح. تشمل هذه العملية إعداد البيانات وإنشاء النماذج والتدريب والتنبؤ. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف كل خطوة من هذه الخطوات بالتفصيل ، مع تقديم شرح شامل للعملية.
1. تحضير البيانات:
الخطوة الأولى في التدريب والتنبؤ باستخدام نماذج TensorFlow.js هي إعداد البيانات. يتضمن ذلك جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا للتأكد من أنها في تنسيق مناسب لتدريب النموذج. قد تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات مهام مثل تنظيف البيانات وتطبيع أو توحيد الميزات وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. يوفر TensorFlow.js العديد من الأدوات المساعدة والوظائف للمساعدة في إعداد البيانات ، مثل أدوات تحميل البيانات ووظائف المعالجة المسبقة.
2. إنشاء النموذج:
بمجرد إعداد البيانات ، فإن الخطوة التالية هي إنشاء نموذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow.js. يجب تحديد بنية النموذج ، وتحديد عدد الطبقات ونوعها ، بالإضافة إلى وظائف التنشيط والمعلمات الأخرى لكل طبقة. يوفر TensorFlow.js واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تسمح بإنشاء نماذج باستخدام طبقات محددة مسبقًا ، مثل الطبقات الكثيفة والطبقات التلافيفية والطبقات المتكررة. يمكن أيضًا إنشاء معماريات النماذج المخصصة عن طريق توسيع فئة النموذج الأساسي التي يوفرها TensorFlow.js.
3. تدريب نموذجي:
بعد إنشاء النموذج ، يجب تدريبه على البيانات المعدة. يتضمن تدريب نموذج التعلم العميق تحسين معلماته لتقليل وظيفة الخسارة المحددة. يتم ذلك عادةً من خلال عملية تكرارية تُعرف باسم التدرج اللوني ، حيث يتم تحديث معلمات النموذج بناءً على تدرجات وظيفة الخسارة فيما يتعلق بهذه المعلمات. يوفر TensorFlow.js العديد من خوارزميات التحسين ، مثل النسب المتدرج العشوائي (SGD) وآدم ، والتي يمكن استخدامها لتدريب النموذج. أثناء التدريب ، يتم تقديم النموذج مع بيانات التدريب على دفعات ، ويتم تحديث المعلمات بناءً على التدرجات المحسوبة في كل دفعة. تستمر عملية التدريب لعدد محدد من الحقب أو حتى يتم استيفاء معيار التقارب.
4. تقييم النموذج:
بمجرد تدريب النموذج ، من المهم تقييم أدائه على البيانات غير المرئية لتقييم قدرات التعميم الخاصة به. يتم ذلك عادةً باستخدام مجموعة بيانات اختبار منفصلة لم يتم استخدامها أثناء عملية التدريب. يوفر TensorFlow.js وظائف التقييم التي يمكن استخدامها لحساب المقاييس المختلفة ، مثل الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1 ، لقياس أداء النموذج المدرب.
5. نموذج التنبؤ:
بعد تدريب النموذج وتقييمه ، يمكن استخدامه لعمل تنبؤات بشأن بيانات جديدة غير مرئية. يوفر TensorFlow.js وظائف لتحميل النموذج المدرب واستخدامه لعمل تنبؤات بشأن بيانات الإدخال. تحتاج بيانات الإدخال إلى المعالجة المسبقة بنفس طريقة بيانات التدريب قبل إدخالها إلى النموذج للتنبؤ. يمكن تفسير مخرجات النموذج بناءً على مهمة محددة في متناول اليد ، مثل التصنيف أو الانحدار أو اكتشاف الكائن.
تتضمن الخطوات المتضمنة في التدريب والتنبؤ باستخدام نماذج TensorFlow.js إعداد البيانات وإنشاء النموذج والتدريب النموذجي وتقييم النموذج والتنبؤ بالنموذج. تتيح هذه الخطوات تطوير ونشر نماذج التعلم العميق في المتصفح ، مما يسمح بتطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية والفعالة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js:
- ما هو الغرض من مسح البيانات بعد كل مباراتين في لعبة AI Pong؟
- كيف يتم جمع البيانات لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي في لعبة AI Pong؟
- كيف يتم تحديد النقلة التي يجب أن يقوم بها لاعب الذكاء الاصطناعي بناءً على إخراج النموذج؟
- كيف يتم تمثيل إخراج نموذج الشبكة العصبية في لعبة AI Pong؟
- ما هي الميزات المستخدمة لتدريب نموذج AI في لعبة AI Pong؟
- كيف يمكن تصور الرسم البياني الخطي في تطبيق الويب TensorFlow.js؟
- كيف يمكن زيادة قيمة X تلقائيًا في كل مرة يتم فيها النقر على زر الإرسال؟
- كيف يمكن عرض قيم صفيفتي X و Y في تطبيق الويب؟
- كيف يمكن للمستخدم إدخال البيانات في تطبيق الويب TensorFlow.js؟
- ما هو الغرض من تضمين علامات البرنامج النصي في تعليمات HTML البرمجية عند استخدام TensorFlow.js في تطبيق ويب؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم العميق في المتصفح باستخدام TensorFlow.js