TensorFlow.js मोडेलहरूसँग प्रशिक्षण र भविष्यवाणी गर्न धेरै चरणहरू समावेश छन् जसले ब्राउजरमा गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको विकास र प्रयोगलाई सक्षम पार्छ। यस प्रक्रियाले डाटा तयारी, मोडेल निर्माण, प्रशिक्षण, र भविष्यवाणी समावेश गर्दछ। यस जवाफमा, हामी यी प्रत्येक चरणहरू विस्तृत रूपमा अन्वेषण गर्नेछौं, प्रक्रियाको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्दै।
1. डाटा तयारी:
TensorFlow.js मोडेलहरूसँग प्रशिक्षण र भविष्यवाणी गर्ने पहिलो चरण डेटा तयार गर्नु हो। यसले मोडेललाई प्रशिक्षणको लागि उपयुक्त ढाँचामा छ भनी सुनिश्चित गर्न डेटा सङ्कलन र पूर्व-प्रक्रिया समावेश गर्दछ। डाटा प्रिप्रोसेसिङमा डाटा सफा गर्ने, सुविधाहरू सामान्य बनाउने वा मानकीकरण गर्ने, र डाटालाई प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्ने जस्ता कार्यहरू समावेश हुन सक्छन्। TensorFlow.js ले डेटा लोडरहरू र प्रिप्रोसेसिङ कार्यहरू जस्ता डेटा तयारीमा सहयोग गर्न विभिन्न उपयोगिताहरू र कार्यहरू प्रदान गर्दछ।
२. मोडेल निर्माण:
डेटा तयार भएपछि, अर्को चरण TensorFlow.js प्रयोग गरेर गहिरो शिक्षा मोडेल सिर्जना गर्नु हो। मोडेल वास्तुकला परिभाषित गर्न आवश्यक छ, तहहरूको संख्या र प्रकार निर्दिष्ट गर्दै, साथै सक्रियता कार्यहरू र प्रत्येक तहको लागि अन्य प्यारामिटरहरू। TensorFlow.js ले उच्च-स्तर API प्रदान गर्दछ जसले पूर्व-परिभाषित तहहरू, जस्तै घना तहहरू, कन्भोलुसनल तहहरू, र पुनरावर्ती तहहरू प्रयोग गरेर मोडेलहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ। TensorFlow.js द्वारा प्रदान गरिएको आधार मोडेल वर्ग विस्तार गरेर अनुकूलन मोडेल आर्किटेक्चरहरू पनि सिर्जना गर्न सकिन्छ।
३. नमुना तालिम:
मोडेल सिर्जना भएपछि, यसलाई तयार डाटामा तालिम दिन आवश्यक छ। गहिरो सिकाइ मोडेललाई तालिम दिनुमा निर्दिष्ट हानि कार्यलाई न्यूनीकरण गर्न यसको प्यारामिटरहरूलाई अनुकूलन गर्नु समावेश छ। यो सामान्यतया ग्रेडियन्ट डिसेन्ट भनेर चिनिने पुनरावृत्ति प्रक्रिया मार्फत गरिन्छ, जहाँ मोडेलका प्यारामिटरहरू ती प्यारामिटरहरूको सन्दर्भमा हानि प्रकार्यको ढाँचामा आधारित हुन्छन्। TensorFlow.js ले विभिन्न अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदमहरू प्रदान गर्दछ, जस्तै स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट (SGD) र एडम, जुन मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ। प्रशिक्षणको क्रममा, मोडेललाई ब्याचहरूमा प्रशिक्षण डेटाको साथ प्रस्तुत गरिन्छ, र प्रत्येक ब्याचमा गणना गरिएको ग्रेडियन्टहरूको आधारमा प्यारामिटरहरू अद्यावधिक गरिन्छ। प्रशिक्षण प्रक्रिया निश्चित संख्याको युगको लागि वा अभिसरण मापदण्ड पूरा नभएसम्म जारी रहन्छ।
५. मोडेल मूल्याङ्कन:
एकचोटि मोडेल प्रशिक्षित भएपछि, यसको सामान्यीकरण क्षमताहरू मूल्याङ्कन गर्न नदेखेको डाटामा यसको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यो सामान्यतया छुट्टै परीक्षण डेटासेट प्रयोग गरी गरिन्छ जुन प्रशिक्षण प्रक्रियाको समयमा प्रयोग गरिएको थिएन। TensorFlow.js ले प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मापन गर्न विभिन्न मेट्रिक्स, जस्तै सटीकता, परिशुद्धता, रिकल, र F1 स्कोरहरू गणना गर्न प्रयोग गर्न सकिने मूल्याङ्कन कार्यहरू प्रदान गर्दछ।
५. मोडेल भविष्यवाणी:
मोडेललाई प्रशिक्षित र मूल्याङ्कन गरिसकेपछि, यसलाई नयाँ, नदेखिने डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। TensorFlow.js ले प्रशिक्षित मोडेल लोड गर्न र इनपुट डेटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न कार्यहरू प्रदान गर्दछ। आगत डेटालाई प्रिडिक्शनको लागि मोडेलमा फिड गर्नु अघि प्रशिक्षण डेटा जस्तै पूर्व-प्रशोधन गर्न आवश्यक छ। मोडेलको आउटपुटलाई हातमा रहेको विशिष्ट कार्यको आधारमा व्याख्या गर्न सकिन्छ, जस्तै वर्गीकरण, प्रतिगमन, वा वस्तु पत्ता लगाउने।
TensorFlow.js मोडेलहरूसँग प्रशिक्षण र भविष्यवाणी गर्ने चरणहरूमा डेटा तयारी, मोडेल सिर्जना, मोडेल प्रशिक्षण, मोडेल मूल्याङ्कन, र मोडेल भविष्यवाणी समावेश छ। यी चरणहरूले ब्राउजरमा गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको विकास र तैनाती सक्षम पार्छ, शक्तिशाली र कुशल एआई अनुप्रयोगहरूको लागि अनुमति दिँदै।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा TensorFlow.js को साथ ब्राउजरमा गहिरो शिक्षा:
- AI Pong खेलमा प्रत्येक दुई खेल पछि डाटा खाली गर्ने उद्देश्य के हो?
- AI Pong खेलमा AI मोडललाई तालिम दिनको लागि डाटा कसरी सङ्कलन गरिन्छ?
- मोडेलको आउटपुटको आधारमा एआई प्लेयरद्वारा गरिने चाल कसरी निर्धारण गरिन्छ?
- AI Pong खेलमा न्यूरल नेटवर्क मोडेलको आउटपुट कसरी प्रतिनिधित्व गरिन्छ?
- AI Pong खेलमा AI मोडललाई तालिम दिन प्रयोग गरिने सुविधाहरू के के हुन्?
- TensorFlow.js वेब एप्लिकेसनमा रेखा ग्राफ कसरी भिजुअलाइज गर्न सकिन्छ?
- प्रत्येक पटक सबमिट बटन क्लिक गर्दा X को मान कसरी स्वतः वृद्धि गर्न सकिन्छ?
- वेब अनुप्रयोगमा Xs र Ys arrays को मानहरू कसरी देखाउन सकिन्छ?
- TensorFlow.js वेब अनुप्रयोगमा प्रयोगकर्ताले डेटा कसरी इनपुट गर्न सक्छ?
- वेब अनुप्रयोगमा TensorFlow.js प्रयोग गर्दा HTML कोडमा स्क्रिप्ट ट्यागहरू समावेश गर्नुको उद्देश्य के हो?
TensorFlow.js को साथ ब्राउजरमा Deep Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्