د TensorFlow.js ماډلونو سره روزنه او وړاندوینه کول څو مرحلې شاملې دي چې په براوزر کې د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو وړ کوي. پدې پروسه کې د معلوماتو چمتو کول، د ماډل جوړول، روزنه، او وړاندوینه شامله ده. په دې ځواب کې، موږ به د دې ګامونو هر یو په تفصیل سره وڅیړو، د پروسې هر اړخیز توضیحات چمتو کوي.
1. د معلوماتو چمتو کول:
د TensorFlow.js ماډلونو سره د روزنې او وړاندوینې لومړی ګام د معلوماتو چمتو کول دي. پدې کې د معلوماتو راټولول او دمخه پروسس کول شامل دي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې دا د ماډل روزنې لپاره په مناسب شکل کې دی. د ډیټا پری پروسس کول ممکن دندې شاملې وي لکه د ډیټا پاکول ، د ځانګړتیاو نورمال کول یا معیاري کول ، او د روزنې او ازموینې سیټونو کې ډیټا ویشل. TensorFlow.js د ډیټا چمتو کولو کې د مرستې لپاره مختلف اسانتیاوې او دندې چمتو کوي ، لکه د ډیټا لوډر او پری پروسس کولو افعال.
2. د ماډل جوړول:
یوځل چې معلومات چمتو شي ، بل ګام د TensorFlow.js په کارولو سره د ژورې زده کړې ماډل رامینځته کول دي. د ماډل جوړښت باید تعریف شي، د پرتونو شمیر او ډول مشخص کړي، په بیله بیا د هر پرت لپاره د فعالیت فعالیت او نور پیرامیټونه. TensorFlow.js د لوړې کچې API وړاندې کوي چې د مخکې ټاکل شوي پرتونو په کارولو سره د موډلونو رامینځته کولو ته اجازه ورکوي، لکه ګنده پرتونه، کنوولوژیکي پرتونه، او تکراري پرتونه. د ګمرک ماډل جوړښتونه د TensorFlow.js لخوا چمتو شوي بیس ماډل ټولګي غزولو سره هم رامینځته کیدی شي.
3. د ماډل روزنه:
وروسته له دې چې ماډل جوړ شي، دا باید د چمتو شوي معلوماتو په اړه روزل شي. د ژورې زده کړې ماډل روزنه د دې پیرامیټرونو اصلاح کول شامل دي ترڅو د ټاکل شوي زیان فعالیت کم کړي. دا عموما د تکراري پروسې له لارې ترسره کیږي چې د تدریجي نزول په نوم پیژندل کیږي ، چیرې چې د ماډل پیرامیټرې د دې پیرامیټونو په اړه د ضایع شوي فعالیت د تدریجي پراساس تازه کیږي. TensorFlow.js د اصلاح کولو مختلف الګوریتمونه وړاندې کوي، لکه د سټوچیسټیک ګریډینټ نزول (SGD) او ادم، کوم چې د ماډل روزلو لپاره کارول کیدی شي. د روزنې په جریان کې، ماډل په بستونو کې د روزنې ډاټا سره وړاندې کیږي، او پیرامیټونه په هره بسته کې د ترتیب شوي درجې پراساس تازه کیږي. د روزنې بهیر د یو مشخص شمیر دورې لپاره یا تر هغه وخته پورې دوام کوي چې د یووالي معیارونه پوره شي.
4. د ماډل ارزونه:
یوځل چې ماډل وروزل شي، نو دا مهمه ده چې د ناڅرګندو معلوماتو په اړه د هغې فعالیت ارزونه وکړي ترڅو د دې عمومي کولو وړتیاوې ارزونه وکړي. دا عموما د جلا ازموینې ډیټاسیټ په کارولو سره ترسره کیږي چې د روزنې پروسې په جریان کې ندي کارول شوي. TensorFlow.js د ارزونې دندې وړاندې کوي چې د مختلف میټریکونو محاسبه کولو لپاره کارول کیدی شي، لکه دقت، دقیقیت، یادولو، او F1 سکور، د روزل شوي ماډل فعالیت اندازه کولو لپاره.
5. د ماډل وړاندوینه:
وروسته له دې چې ماډل روزل شوی او ارزول کیږي، دا د نوي، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي. TensorFlow.js د روزل شوي ماډل د پورته کولو لپاره دندې وړاندې کوي او د ان پټ ډیټا په اړه وړاندوینې کولو لپاره یې کاروي. د ان پټ ډیټا باید د وړاندوینې لپاره ماډل ته د تغذیه کولو دمخه د روزنې ډیټا په څیر دمخه پروسس شي. د ماډل محصول په لاس کې د ځانګړي دندې پراساس تشریح کیدی شي ، لکه طبقه بندي ، ریګریشن ، یا د څیز کشف.
هغه مرحلې چې د TensorFlow.js ماډلونو سره د روزنې او وړاندوینې کې شامل دي د معلوماتو چمتو کول، د ماډل جوړول، د ماډل روزنه، د ماډل ارزونه، او د ماډل وړاندوینه شامله ده. دا مرحلې په براوزر کې د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا او ځای په ځای کولو وړوي، د ځواکمن او اغیزمن AI غوښتنلیکونو ته اجازه ورکوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه:
- د AI پونګ لوبې کې له هرو دوه لوبو وروسته د معلوماتو پاکولو هدف څه دی؟
- د AI پونګ لوبې کې د AI ماډل روزنې لپاره معلومات څنګه راټول شوي؟
- د AI پلیر لخوا حرکت کول څنګه د ماډل محصول پراساس ټاکل کیږي؟
- د AI پونګ لوبې کې د عصبي شبکې ماډل محصول څنګه ښودل کیږي؟
- د AI پونګ لوبې کې د AI ماډل روزنې لپاره کوم ځانګړتیاوې کارول کیږي؟
- د TensorFlow.js ویب اپلیکیشن کې د لاین ګراف څنګه لیدل کیدی شي؟
- هرکله چې د سپارلو تڼۍ کلیک کیږي د X ارزښت څنګه په اتوماتيک ډول زیاتیږي؟
- د Xs او Ys صفونو ارزښتونه څنګه په ویب غوښتنلیک کې ښودل کیدی شي؟
- په TensorFlow.js ویب اپلیکیشن کې د کارونکي ډیټا څنګه داخلولی شي؟
- په ویب اپلیکیشن کې د TensorFlow.js کارولو په وخت کې په HTML کوډ کې د سکریپټ ټاګونو شاملولو هدف څه دی؟
د TensorFlow.js سره په براوزر کې ژورې زده کړې کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ