TensorFlow.js मॉडल के साथ प्रशिक्षण और भविष्यवाणी में कई चरण शामिल हैं जो ब्राउज़र में गहन शिक्षण मॉडल के विकास और तैनाती को सक्षम करते हैं। इस प्रक्रिया में डेटा तैयार करना, मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और भविष्यवाणी शामिल है। इस उत्तर में, हम प्रक्रिया की व्यापक व्याख्या प्रदान करते हुए, इनमें से प्रत्येक चरण का विस्तार से पता लगाएंगे।
1. डेटा तैयार करना:
TensorFlow.js मॉडल के साथ प्रशिक्षण और भविष्यवाणी में पहला कदम डेटा तैयार करना है। इसमें यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा एकत्र करना और प्रीप्रोसेस करना शामिल है कि यह मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयुक्त प्रारूप में है। डेटा प्रीप्रोसेसिंग में डेटा को साफ़ करना, सुविधाओं को सामान्य बनाना या मानकीकृत करना और डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करना जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं। TensorFlow.js डेटा तैयार करने में सहायता के लिए विभिन्न उपयोगिताएँ और फ़ंक्शन प्रदान करता है, जैसे डेटा लोडर और प्रीप्रोसेसिंग फ़ंक्शन।
2. मॉडल निर्माण:
एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, अगला कदम TensorFlow.js का उपयोग करके गहन शिक्षण मॉडल बनाना है। मॉडल आर्किटेक्चर को परतों की संख्या और प्रकार, साथ ही प्रत्येक परत के लिए सक्रियण कार्यों और अन्य मापदंडों को निर्दिष्ट करते हुए परिभाषित करने की आवश्यकता है। TensorFlow.js एक उच्च-स्तरीय एपीआई प्रदान करता है जो पूर्व-परिभाषित परतों, जैसे सघन परतों, संकेंद्रित परतों और आवर्ती परतों का उपयोग करके मॉडल बनाने की अनुमति देता है। TensorFlow.js द्वारा प्रदान किए गए बेस मॉडल वर्ग का विस्तार करके कस्टम मॉडल आर्किटेक्चर भी बनाया जा सकता है।
3. मॉडल प्रशिक्षण:
मॉडल बनने के बाद उसे तैयार डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण में एक निर्दिष्ट हानि फ़ंक्शन को कम करने के लिए इसके मापदंडों को अनुकूलित करना शामिल है। यह आम तौर पर एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया के माध्यम से किया जाता है जिसे ग्रेडिएंट डिसेंट के रूप में जाना जाता है, जहां मॉडल के मापदंडों को उन मापदंडों के संबंध में हानि फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट के आधार पर अपडेट किया जाता है। TensorFlow.js विभिन्न अनुकूलन एल्गोरिदम प्रदान करता है, जैसे स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (SGD) और एडम, जिसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल को बैचों में प्रशिक्षण डेटा के साथ प्रस्तुत किया जाता है, और प्रत्येक बैच पर गणना किए गए ग्रेडिएंट के आधार पर पैरामीटर अपडेट किए जाते हैं। प्रशिक्षण प्रक्रिया एक निश्चित संख्या में युगों तक या एक अभिसरण मानदंड पूरा होने तक जारी रहती है।
4. मॉडल मूल्यांकन:
एक बार मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसकी सामान्यीकरण क्षमताओं का आकलन करने के लिए अदृश्य डेटा पर इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। यह आमतौर पर एक अलग परीक्षण डेटासेट का उपयोग करके किया जाता है जिसका उपयोग प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान नहीं किया गया था। TensorFlow.js मूल्यांकन कार्य प्रदान करता है जिसका उपयोग प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन को मापने के लिए सटीकता, सटीकता, रिकॉल और F1 स्कोर जैसे विभिन्न मैट्रिक्स की गणना करने के लिए किया जा सकता है।
5. मॉडल भविष्यवाणी:
मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के बाद, इसका उपयोग नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। TensorFlow.js प्रशिक्षित मॉडल को लोड करने और इनपुट डेटा पर पूर्वानुमान लगाने के लिए इसका उपयोग करने के लिए फ़ंक्शन प्रदान करता है। भविष्यवाणी के लिए मॉडल में फीड करने से पहले इनपुट डेटा को प्रशिक्षण डेटा की तरह ही प्रीप्रोसेस किया जाना चाहिए। मॉडल के आउटपुट की व्याख्या मौजूदा विशिष्ट कार्य, जैसे वर्गीकरण, प्रतिगमन, या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के आधार पर की जा सकती है।
TensorFlow.js मॉडल के साथ प्रशिक्षण और भविष्यवाणी में शामिल चरणों में डेटा तैयारी, मॉडल निर्माण, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल मूल्यांकन और मॉडल भविष्यवाणी शामिल हैं। ये चरण ब्राउज़र में गहन शिक्षण मॉडल के विकास और तैनाती को सक्षम करते हैं, जिससे शक्तिशाली और कुशल एआई अनुप्रयोगों की अनुमति मिलती है।
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