د Air Cognizer غوښتنلیک په پراختیا کې، د انجینرۍ زده کونکو د TensorFlow څخه اغیزمنه کار اخیستی، چې په پراخه کچه کارول شوي د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی. TensorFlow د ماشین زده کړې ماډل پلي کولو او روزنې لپاره یو پیاوړی پلیټ فارم چمتو کړی، زده کونکي توانوي چې د مختلف ان پټ ځانګړتیاو پراساس د هوا کیفیت وړاندوینه وکړي.
د پیل کولو لپاره، زده کونکو د TensorFlow انعطاف وړ جوړښت څخه کار واخیست ترڅو د ایر کوګنائزر غوښتنلیک لپاره د عصبي شبکې ماډلونه ډیزاین او پلي کړي. TensorFlow د لوړې کچې APIs یو لړ وړاندیز کوي، لکه Keras، چې د عصبي شبکو د جوړولو او روزنې پروسه ساده کوي. زده کونکو د دې APIs څخه ګټه پورته کړه ترڅو د دوی ماډلونو جوړښت تعریف کړي، مختلف پرتونه، د فعالیت فعالیتونه، او د اصلاح کولو الګوریتم مشخص کړي.
سربیره پردې ، د TensorFlow پراخه ټولګه د دمخه جوړ شوي ماشین زده کړې الګوریتمونو او ماډلونو د ایر کوګنائزر په پراختیا کې خورا ارزښتناکه ثابته شوې. زده کونکي وتوانیدل چې د دې دمخه موجود ماډلونو څخه ګټه پورته کړي ، لکه د عصبي عصبي شبکې (CNNs) او تکراري عصبي شبکې (RNNs) ، ترڅو د عکس طبقه بندي او د وخت لړۍ تحلیل په څیر دندې ترسره کړي. د مثال په توګه، دوی کولی شي د مخکې روزل شوي CNN ماډل وکاروي ترڅو د هوا کیفیت سینسر ډیټا څخه معنی لرونکي ځانګړتیاوې راوباسي، او بیا دا ځانګړتیاوې د نورو پروسس او وړاندوینې لپاره د دوی دودیز جوړ شوي ماډلونو کې تغذیه کړي.
سربیره پردې ، د TensorFlow کمپیوټري ګراف خلاصون د هوایی کوګنیزر په پراختیا کې مهم رول لوبولی. زده کونکو د TensorFlow API په کارولو سره کمپیوټري ګرافونه جوړ کړل، کوم چې دوی ته اجازه ورکړه چې پیچلي ریاضياتي عملیات او د متغیرونو ترمنځ انحصار استازیتوب وکړي. د ګراف په توګه د محاسبې په تعریف کولو سره، TensorFlow په اوتومات ډول اجرا کول غوره کړل او دا یې په شته سرچینو لکه CPUs یا GPUs کې توزیع کړل. دې اصلاح کول د روزنې او انټرنېشن پروسې خورا ګړندۍ کړي، زده کونکي توانوي چې د لوی ډیټاسیټونو او پیچلو ماډلونو سره په اغیزمنه توګه کار وکړي.
سربیره پردې ، زده کونکو د ډیټا پری پروسس کولو او لوړولو لپاره د TensorFlow وړتیاو څخه ګټه پورته کړه. TensorFlow د ډیټا مینځلو او بدلولو لپاره د وسیلو او افعالونو بډایه سیټ چمتو کوي ، لکه اندازه کول ، نورمال کول ، او د ډیټا لوړولو تخنیکونه لکه د عکس گردش یا فلیپ کول. دا د پروسس کولو دمخه مرحلې په Air Cognizer کې د ماډلونو روزنې لپاره د ان پټ ډیټا چمتو کولو کې خورا مهم و ، دا ډاډ ترلاسه کول چې ماډل کولی شي د موجود ډیټا څخه مؤثره زده کړي.
په نهایت کې، د توزیع شوي کمپیوټر لپاره د TensorFlow ملاتړ زده کونکو ته دا توان ورکړ چې خپل ماډلونه او د روزنې پروسې اندازه کړي. د TensorFlow د توزیع شوي روزنې ستراتیژیو په کارولو سره، لکه د پیرامیټر سرور یا ډیټا موازي، زده کونکي کولی شي خپل ماډلونه په یو وخت کې په څو ماشینونو یا GPUs کې وروزي. دې ویشل شوي روزنیز چلند دوی ته اجازه ورکړه چې لوی ډیټاسیټونه اداره کړي، د روزنې وخت کم کړي، او غوره ماډل فعالیت ترلاسه کړي.
د انجینرۍ زده کونکو د ټینسر فلو په پراخه کچه د هوایی کوګنائزر غوښتنلیک په پراختیا کې کارولی. دوی د TensorFlow انعطاف وړ جوړښت، مخکې جوړ شوي ماډلونه، د کمپیوټري ګراف خلاصول، د ډیټا پری پروسس کولو وړتیاوې، او د توزیع شوي کمپیوټري ملاتړ څخه ګټه پورته کړه. دې ځانګړتیاو زده کونکو ته دا ځواک ورکړ چې د ماشین زده کړې ماډلونه ډیزاین، روزنه او ځای په ځای کړي چې د مختلف ان پټ ځانګړتیاو پراساس د هوا کیفیت په سمه توګه وړاندوینه کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د هوا کاګنایزر د ML سره د هوا کیفیت وړاندوینه کوي:
- څنګه کولی شي د هوا کوګنائزر غوښتنلیک په ډیلي کې د هوا ککړتیا ستونزې حل کولو کې مرسته وکړي؟
- TensorFlow Lite په وسیله کې د ماډلونو په ګمارلو کې کوم رول لوبولی؟
- زده کونکو څنګه د هوایی کوګنیزر غوښتنلیک موثریت او کارونې ډاډ ترلاسه کړ؟
- د Air Cognizer غوښتنلیک کې کارول شوي درې ماډلونه کوم وو، او د دوی اړوند اهداف څه وو؟