Latihan lan prédhiksi nganggo model TensorFlow.js kalebu sawetara langkah sing mbisakake pangembangan lan panyebaran model sinau jero ing browser. Proses iki nyakup persiapan data, nggawe model, latihan, lan prediksi. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah saben langkah kasebut kanthi rinci, menehi panjelasan lengkap babagan proses kasebut.
1. Persiapan Data:
Langkah pisanan ing latihan lan prédhiksi karo model TensorFlow.js yaiku nyiapake data. Iki kalebu ngumpulake lan preprocessing data kanggo mesthekake yen ana ing format sing cocok kanggo latihan model. Preprocessing data bisa uga kalebu tugas kayata ngresiki data, normalisasi utawa standarisasi fitur, lan pamisah data dadi set latihan lan tes. TensorFlow.js nyedhiyakake macem-macem utilitas lan fungsi kanggo mbantu nyiapake data, kayata pemuat data lan fungsi preprocessing.
2. Nggawe Model:
Sawise data wis disiapake, langkah sabanjure yaiku nggawe model sinau jero nggunakake TensorFlow.js. Arsitektur model kudu ditetepake, nemtokake nomer lan jinis lapisan, uga fungsi aktivasi lan paramèter liyane kanggo saben lapisan. TensorFlow.js nyedhiyakake API tingkat dhuwur sing ngidini nggawe model nggunakake lapisan sing wis ditemtokake, kayata lapisan padhet, lapisan convolutional, lan lapisan berulang. Arsitektur model khusus uga bisa digawe kanthi ndawakake kelas model dhasar sing diwenehake dening TensorFlow.js.
3. Pelatihan Model:
Sawise model digawe, perlu dilatih babagan data sing wis disiapake. Latihan model sinau jero kalebu ngoptimalake paramèter kanggo nyuda fungsi mundhut sing ditemtokake. Iki biasane ditindakake liwat proses iteratif sing dikenal minangka keturunan gradien, ing ngendi paramèter model dianyari adhedhasar gradien fungsi mundhut babagan paramèter kasebut. TensorFlow.js nyedhiyakake macem-macem algoritma optimasi, kayata keturunan stochastic gradient (SGD) lan Adam, sing bisa digunakake kanggo nglatih model kasebut. Sajrone latihan, model diwenehi data latihan ing batch, lan paramèter dianyari adhedhasar gradien sing diitung ing saben batch. Proses latihan terus kanggo sawetara wektu tartamtu utawa nganti kritéria konvergensi ditemoni.
4. Evaluasi Model:
Sawise model dilatih, penting kanggo ngevaluasi kinerja ing data sing ora katon kanggo netepake kemampuan generalisasi. Iki biasane rampung nggunakake dataset testing kapisah sing ora digunakake sak proses latihan. TensorFlow.js nyedhiyakake fungsi evaluasi sing bisa digunakake kanggo ngitung macem-macem metrik, kayata akurasi, presisi, kelingan, lan skor F1, kanggo ngukur kinerja model sing dilatih.
5. Prediksi Model:
Sawise model dilatih lan dievaluasi, bisa digunakake kanggo nggawe prediksi babagan data anyar sing ora katon. TensorFlow.js nyedhiyakake fungsi kanggo mbukak model sing dilatih lan digunakake kanggo nggawe prediksi data input. Data input kudu diproses kanthi cara sing padha karo data latihan sadurunge dikirim menyang model kanggo prediksi. Output model bisa diinterpretasikake adhedhasar tugas tartamtu, kayata klasifikasi, regresi, utawa deteksi obyek.
Langkah-langkah latihan lan prediksi nganggo model TensorFlow.js kalebu nyiapake data, nggawe model, latihan model, evaluasi model, lan prediksi model. Langkah-langkah kasebut mbisakake pangembangan lan panyebaran model pembelajaran jero ing browser, ngidini aplikasi AI sing kuat lan efisien.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau jero ing browser nganggo TensorFlow.js:
- Apa tujuan mbusak data sawise saben rong game ing game AI Pong?
- Kepiye data sing diklumpukake kanggo nglatih model AI ing game AI Pong?
- Carane pamindhahan bakal digawe dening pamuter AI ditemtokake adhedhasar output saka model?
- Kepiye output model jaringan saraf diwakili ing game AI Pong?
- Apa fitur sing digunakake kanggo nglatih model AI ing game AI Pong?
- Kepiye carane grafik garis bisa digambarake ing aplikasi web TensorFlow.js?
- Kepiye nilai X bisa ditambah kanthi otomatis saben tombol kirim diklik?
- Kepiye carane nilai Xs lan Ys array bisa ditampilake ing aplikasi web?
- Kepiye pangguna bisa ngetik data ing aplikasi web TensorFlow.js?
- Apa tujuane kalebu tag script ing kode HTML nalika nggunakake TensorFlow.js ing aplikasi web?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing Deep Learning ing browser nganggo TensorFlow.js