Κατά την ανάπτυξη της εφαρμογής Air Cognizer, οι φοιτητές μηχανικών χρησιμοποίησαν αποτελεσματικά το TensorFlow, ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα. Το TensorFlow παρείχε μια ισχυρή πλατφόρμα για την εφαρμογή και εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης, επιτρέποντας στους μαθητές να προβλέψουν την ποιότητα του αέρα με βάση διάφορα χαρακτηριστικά εισόδου.
Αρχικά, οι μαθητές χρησιμοποίησαν την ευέλικτη αρχιτεκτονική του TensorFlow για να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν τα μοντέλα νευρωνικών δικτύων για την εφαρμογή Air Cognizer. Το TensorFlow προσφέρει μια σειρά από API υψηλού επιπέδου, όπως το Keras, που απλοποιούν τη διαδικασία δημιουργίας και εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων. Οι μαθητές χρησιμοποίησαν αυτά τα API για να καθορίσουν την αρχιτεκτονική των μοντέλων τους, προσδιορίζοντας διαφορετικά επίπεδα, συναρτήσεις ενεργοποίησης και αλγόριθμους βελτιστοποίησης.
Επιπλέον, η εκτεταμένη συλλογή προκατασκευασμένων αλγορίθμων και μοντέλων μηχανικής μάθησης του TensorFlow αποδείχθηκε εξαιρετικά πολύτιμη για την ανάπτυξη του Air Cognizer. Οι μαθητές μπόρεσαν να αξιοποιήσουν αυτά τα προϋπάρχοντα μοντέλα, όπως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNNs), για να εκτελέσουν εργασίες όπως ταξινόμηση εικόνων και ανάλυση χρονοσειρών. Για παράδειγμα, θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο CNN για να εξάγουν σημαντικά χαρακτηριστικά από δεδομένα αισθητήρων ποιότητας αέρα και στη συνέχεια να τροφοδοτήσουν αυτά τα χαρακτηριστικά στα προσαρμοσμένα μοντέλα τους για περαιτέρω επεξεργασία και πρόβλεψη.
Επιπλέον, η αφαίρεση του υπολογιστικού γραφήματος του TensorFlow έπαιξε κρίσιμο ρόλο στην ανάπτυξη του Air Cognizer. Οι μαθητές κατασκεύασαν υπολογιστικά γραφήματα χρησιμοποιώντας το API του TensorFlow, το οποίο τους επέτρεψε να αναπαραστήσουν πολύπλοκες μαθηματικές πράξεις και εξαρτήσεις μεταξύ μεταβλητών. Ορίζοντας τους υπολογισμούς ως γράφημα, το TensorFlow βελτιστοποίησε αυτόματα την εκτέλεση και τη διένειμε σε διαθέσιμους πόρους, όπως CPU ή GPU. Αυτή η βελτιστοποίηση επιτάχυνε πολύ τις διαδικασίες εκπαίδευσης και συμπερασμάτων, επιτρέποντας στους μαθητές να εργαστούν αποτελεσματικά με μεγάλα σύνολα δεδομένων και πολύπλοκα μοντέλα.
Επιπλέον, οι μαθητές εκμεταλλεύτηκαν τις δυνατότητες του TensorFlow για προεπεξεργασία και αύξηση δεδομένων. Το TensorFlow παρέχει ένα πλούσιο σύνολο εργαλείων και λειτουργιών για τον χειρισμό και τον μετασχηματισμό δεδομένων, όπως τεχνικές κλιμάκωσης, κανονικοποίησης και αύξησης δεδομένων, όπως περιστροφή εικόνας ή αναστροφή. Αυτά τα βήματα προεπεξεργασίας ήταν ζωτικής σημασίας για την προετοιμασία των δεδομένων εισόδου για την εκπαίδευση των μοντέλων στο Air Cognizer, διασφαλίζοντας ότι τα μοντέλα θα μπορούσαν να μάθουν αποτελεσματικά από τα διαθέσιμα δεδομένα.
Τέλος, η υποστήριξη του TensorFlow για κατανεμημένους υπολογιστές επέτρεψε στους μαθητές να κλιμακώσουν τα μοντέλα τους και τις διαδικασίες εκπαίδευσης. Χρησιμοποιώντας τις κατανεμημένες στρατηγικές εκπαίδευσης του TensorFlow, όπως διακομιστές παραμέτρων ή παραλληλισμός δεδομένων, οι μαθητές θα μπορούσαν να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα τους σε πολλαπλές μηχανές ή GPU ταυτόχρονα. Αυτή η κατανεμημένη εκπαιδευτική προσέγγιση τους επέτρεψε να χειριστούν μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων, να μειώσουν τον χρόνο εκπαίδευσης και να επιτύχουν καλύτερη απόδοση μοντέλου.
Οι φοιτητές μηχανικών χρησιμοποίησαν το TensorFlow εκτενώς στην ανάπτυξη της εφαρμογής Air Cognizer. Αξιοποίησαν την ευέλικτη αρχιτεκτονική του TensorFlow, τα προκατασκευασμένα μοντέλα, την αφαίρεση υπολογιστικών γραφημάτων, τις δυνατότητες προεπεξεργασίας δεδομένων και την υποστήριξη για κατανεμημένους υπολογιστές. Αυτά τα χαρακτηριστικά ενδυνάμωσαν τους μαθητές να σχεδιάσουν, να εκπαιδεύσουν και να αναπτύξουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που προβλέπουν με ακρίβεια την ποιότητα του αέρα με βάση διάφορα χαρακτηριστικά εισόδου.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Air Cognizer που προβλέπει την ποιότητα του αέρα με ML:
- Πώς μπορεί η εφαρμογή Air Cognizer να συμβάλει στην επίλυση του προβλήματος της ατμοσφαιρικής ρύπανσης στο Δελχί;
- Τι ρόλο έπαιξε το TensorFlow Lite στην ανάπτυξη των μοντέλων στη συσκευή;
- Πώς εξασφάλισαν οι μαθητές την αποτελεσματικότητα και τη χρηστικότητα της εφαρμογής Air Cognizer;
- Ποια ήταν τα τρία μοντέλα που χρησιμοποιήθηκαν στην εφαρμογή Air Cognizer και ποιοι ήταν οι αντίστοιχοι στόχοι τους;