การฝึกอบรมและการทำนายด้วยโมเดล TensorFlow.js เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนที่ช่วยให้การพัฒนาและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ กระบวนการนี้ครอบคลุมการเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรม และการทำนาย ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจแต่ละขั้นตอนโดยละเอียด โดยให้คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับกระบวนการ
1. การเตรียมข้อมูล:
ขั้นตอนแรกในการฝึกและคาดการณ์ด้วยโมเดล TensorFlow.js คือการเตรียมข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการฝึกโมเดล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าอาจรวมถึงงานต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐานหรือทำให้คุณลักษณะเป็นมาตรฐาน และการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ TensorFlow.js มียูทิลิตี้และฟังก์ชันต่างๆ เพื่อช่วยในการเตรียมข้อมูล เช่น ตัวโหลดข้อมูลและฟังก์ชันการประมวลผลล่วงหน้า
2. การสร้างแบบจำลอง:
เมื่อเตรียมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ TensorFlow.js จำเป็นต้องกำหนดสถาปัตยกรรมโมเดล โดยระบุจำนวนและประเภทของเลเยอร์ ตลอดจนฟังก์ชันการเปิดใช้งานและพารามิเตอร์อื่นๆ สำหรับแต่ละเลเยอร์ TensorFlow.js มี API ระดับสูงที่อนุญาตให้สร้างโมเดลโดยใช้เลเยอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น เลเยอร์หนาแน่น เลเยอร์คอนโวลูชั่น และเลเยอร์ที่เกิดซ้ำ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างสถาปัตยกรรมโมเดลแบบกำหนดเองได้ด้วยการขยายคลาสโมเดลพื้นฐานที่จัดเตรียมโดย TensorFlow.js
3. การฝึกอบรมแบบจำลอง:
หลังจากสร้างแบบจำลองแล้ว จะต้องมีการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่เตรียมไว้ การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสมเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสียที่ระบุ โดยทั่วไปจะทำผ่านกระบวนการวนซ้ำที่เรียกว่าการลงสีแบบไล่ระดับสี โดยที่พารามิเตอร์ของแบบจำลองจะได้รับการอัปเดตตามการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการสูญเสียที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์เหล่านั้น TensorFlow.js มีอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมต่างๆ เช่น stochastic gradientescent (SGD) และ Adam ซึ่งสามารถใช้ฝึกโมเดลได้ ในระหว่างการฝึกอบรม แบบจำลองจะแสดงข้อมูลการฝึกอบรมเป็นชุด และพารามิเตอร์จะได้รับการอัปเดตตามการไล่ระดับสีที่คำนวณในแต่ละชุด กระบวนการฝึกอบรมจะดำเนินต่อไปตามจำนวนยุคที่กำหนดหรือจนกว่าจะผ่านเกณฑ์การบรรจบกัน
4. การประเมินรูปแบบ:
เมื่อแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องประเมินประสิทธิภาพจากข้อมูลที่มองไม่เห็นเพื่อประเมินความสามารถในการทำให้เป็นภาพรวม โดยทั่วไปจะทำโดยใช้ชุดข้อมูลการทดสอบแยกต่างหากที่ไม่ได้ใช้ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม TensorFlow.js มีฟังก์ชันการประเมินที่สามารถใช้เพื่อคำนวณเมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 เพื่อวัดประสิทธิภาพของโมเดลที่ฝึก
5. การทำนายรูปแบบ:
หลังจากที่โมเดลได้รับการฝึกอบรมและประเมินแล้ว จะสามารถใช้คาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ TensorFlow.js มีฟังก์ชันสำหรับโหลดโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลอินพุต ข้อมูลอินพุตจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้าในลักษณะเดียวกับข้อมูลการฝึกอบรมก่อนที่จะป้อนเข้าสู่โมเดลเพื่อการทำนาย เอาต์พุตของโมเดลสามารถตีความตามงานเฉพาะที่อยู่ในมือ เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย หรือการตรวจจับวัตถุ
ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกและการทำนายด้วยโมเดล TensorFlow.js ได้แก่ การเตรียมข้อมูล การสร้างโมเดล การฝึกโมเดล การประเมินโมเดล และการคาดคะเนโมเดล ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยให้สามารถพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ ทำให้เกิดแอปพลิเคชัน AI ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ การเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ด้วย TensorFlow.js:
- จุดประสงค์ของการล้างข้อมูลทุกๆ สองเกมในเกม AI Pong คืออะไร?
- ข้อมูลที่รวบรวมสำหรับการฝึกโมเดล AI ในเกม AI Pong เป็นอย่างไร
- การเคลื่อนไหวที่จะทำโดยผู้เล่น AI นั้นพิจารณาจากผลลัพธ์ของโมเดลอย่างไร
- ผลลัพธ์ของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแสดงในเกม AI Pong อย่างไร
- คุณสมบัติที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ในเกม AI Pong คืออะไร
- จะแสดงกราฟเส้นในเว็บแอปพลิเคชัน TensorFlow.js ได้อย่างไร
- ค่า X จะเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่คลิกปุ่มส่งได้อย่างไร
- จะแสดงค่าของอาร์เรย์ Xs และ Ys ในเว็บแอปพลิเคชันได้อย่างไร
- ผู้ใช้สามารถป้อนข้อมูลในเว็บแอปพลิเคชัน TensorFlow.js ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมแท็กสคริปต์ในโค้ด HTML เมื่อใช้ TensorFlow.js ในเว็บแอปพลิเคชันคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในการเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ด้วย TensorFlow.js