×
1 Vælg EITC/EITCA-certifikater
2 Lær og tag online eksamener
3 Få dine IT-kompetencer certificeret

Bekræft dine it-færdigheder og -kompetencer under den europæiske it-certificeringsramme fra hvor som helst i verden, helt online.

EITCA Academy

Standard for attestering af digitale færdigheder af European IT Certification Institute med det formål at understøtte udviklingen af ​​det digitale samfund

LOG IND PÅ DIN KONTO

OPRET EN KONTO Glemt din adgangskode?

Glemt din adgangskode?

AAH, vent, jeg HUSK NU!

OPRET EN KONTO

HAR DU ALLEREDE EN BRUGER?
EUROPÆISKE INFORMATIONSTEKNOLOGIER CERTIFICERINGSAKADEMI - AT TESTE DINE FAGLIGE DIGITALE FÆRDIGHEDER
  • TILMELD DIG
  • LOGIN
  • INFO

EITCA Academy

EITCA Academy

Det Europæiske Institut for Certifikation af Informationsteknologi - EITCI ASBL

Certificeringsudbyder

EITCI Institute ASBL

Bruxelles, Den Europæiske Union

Styrende rammer for europæisk it-certificering (EITC) til støtte for it-professionalitet og det digitale samfund

  • CERTIFIKATER
    • EITCA-AKADEMIER
      • EITCA ACADEMIES-KATALOG<
      • EITCA/CG COMPUTER GRAFIK
      • EITCA/ER INFORMATIONSSIKKERHED
      • EITCA/BI FORRETNINGSINFORMATION
      • EITCA/KC Nøglekompetencer
      • EITCA/EG E-REGERING
      • EITCA/WD WEB UDVIKLING
      • EITCA/AI KUNSTIG INTELLIGENCE
    • EITC-CERTIFIKATER
      • EITC CERTIFIKATER KATALOG<
      • COMPUTERGRAFIKCERTIFIKATER
      • WEB-DESIGNCERTIFIKATER
      • 3D-DESIGNCERTIFIKATER
      • KONTOR DETS CERTIFIKATER
      • BITCOIN BLOCKCHAIN ​​CERTIFIKAT
      • WORDPRESS CERTIFIKAT
      • CLOUD PLATFORM CERTIFIKATNY
    • EITC-CERTIFIKATER
      • INTERNETCERTIFIKATER
      • KRYPTOGRAFICERTIFIKATER
      • FORRETNINGSDET CERTIFIKATER
      • TELEVERKSCERTIFIKATER
      • PROGRAMMERINGSCERTIFIKATER
      • DIGITAL PORTRETSCERTIFIKAT
      • WEBUDVIKLINGSCERTIFIKATER
      • DYPE LÆRINGSCERTIFIKATERNY
    • CERTIFIKATER FOR
      • EU OFFENTLIG ADMINISTRATION
      • LÆRERE OG UDDANNELSE
      • DET SIKKERHEDSFORLIGERE
      • GRAFIK DESIGNERE & KUNSTNERE
      • BUSINESSMEN OG MANAGERS
      • BLOCKCHAIN-UDVIKLERE
      • WEB-UDVIKLERE
      • CLOUD AI EKSPERTERNY
  • SPECIAL
  • TILSKUD
  • SÅDAN VIRKER DET
  •   IT ID
  • OM
  • KONTAKT
  • MIN BESTILLING
    Din nuværende ordre er tom.
EITCIINSTITUTE
CERTIFIED

Hvad er de vigtigste trin involveret i at træne en dyb læringsmodel i Python og implementere den i TensorFlow.js til brug i en webapplikation?

by EITCA Academy / Lørdag, 15 juni 2024 / Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Dyb læring i browseren med TensorFlow.js, Træningsmodel i Python og indlæsning i TensorFlow.js, Eksamensgennemgang

Træning af en dyb læringsmodel i Python og implementering af den i TensorFlow.js til brug i en webapplikation involverer flere metodiske trin. Denne proces kombinerer de robuste muligheder i Python-baserede deep learning frameworks med fleksibiliteten og tilgængeligheden af ​​JavaScript til webimplementering. Trinene kan groft kategoriseres i to faser: modeltræning og modelimplementering. Nedenfor er en detaljeret og omfattende forklaring af disse faser.

Fase 1: Modeltræning i Python

1. Dataforberedelse
- Dataindsamling: Indsaml de nødvendige data til træning af modellen. Disse data kan komme fra forskellige kilder såsom databaser, API'er eller datasæt, der er tilgængelige online.
- Dataforarbejdning: Rens og forbehandle dataene for at gøre dem egnede til træning. Dette involverer håndtering af manglende værdier, normalisering eller standardisering af funktioner, kodning af kategoriske variabler og opdeling af data i trænings-, validerings- og testsæt.

python
   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler

   # Example: Loading and preprocessing data
   data = pd.read_csv('dataset.csv')
   features = data.drop('target', axis=1)
   target = data['target']

   # Splitting the data
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

   # Standardizing the features
   scaler = StandardScaler()
   X_train = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test = scaler.transform(X_test)
   

2. Model Design
- Valg af arkitektur: Vælg en passende neural netværksarkitektur baseret på det aktuelle problem. Dette kan spænde fra simple feedforward-netværk til komplekse foldede eller tilbagevendende neurale netværk.
- Definition af modellen: Brug TensorFlow/Keras til at definere modelarkitekturen.

python
   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense

   # Example: Defining a simple feedforward neural network
   model = Sequential([
       Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
       Dense(32, activation='relu'),
       Dense(1, activation='sigmoid')
   ])
   

3. Modelopsamling
- Valg af optimerings- og tabsfunktionen: Vælg en passende optimeringsfunktion (f.eks. Adam, SGD) og tabsfunktion (f.eks. binær_krydsentropi for binær klassifikation, kategorisk_krydsentropi for klassificering af flere klasser).
- Kompilering af modellen: Kompiler modellen med de valgte konfigurationer.

python
   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   

4. Model træning
- Montering af modellen: Træn modellen ved hjælp af træningsdataene. Dette involverer specificering af antallet af epoker, batchstørrelse og eventuelle tilbagekald, såsom tidlig stop.

python
   history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5)])
   

5. Modelvurdering
- Evaluering på testdata: Vurder modellens ydeevne på testdataene for at sikre, at den generaliserer godt til usete data.

python
   test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
   print(f'Test Accuracy: {test_accuracy}')
   

6. Eksport af model
- Gemmer modellen: Gem den trænede model i et format, der kan konverteres til TensorFlow.js-format.

{{EJS25}}

Fase 2: Modelinstallation i TensorFlow.js

1. Modelkonvertering - Konvertering af modellen: Brug TensorFlow.js-konverteren til at konvertere den gemte model til et format, der kan indlæses i en webapplikation.
bash
   tensorflowjs_converter --input_format keras model.h5 model_js
   

2. Opsætning af webapplikationen
- Oprettelse af HTML-strukturen: Design HTML-strukturen for den webapplikation, hvor modellen vil blive implementeret.

html
   <!DOCTYPE html>
   <html>
   <head>
       <title>TensorFlow.js Model Deployment</title>
       <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
       <script src="model_js/model.json"></script>
   </head>
   <body>
       <h1>Deep Learning Model Deployment</h1>
       <div id="input-container">
           <input type="text" id="input-data" placeholder="Enter input data">
           <button onclick="predict()">Predict</button>
       </div>
       <div id="output-container">
           <p id="output"></p>
       </div>
       <script src="app.js"></script>
   </body>
   </html>
   

3. Indlæser modellen i JavaScript
- Indlæsning af modellen: Brug TensorFlow.js til at indlæse den konverterede model i webapplikationen.

javascript
   async function loadModel() {
       const model = await tf.loadLayersModel('model_js/model.json');
       return model;
   }
   

4. At forudsige
- Håndtering af brugerinput: Indfang brugerinput, forbehandle det, og brug den indlæste model til at lave forudsigelser.

javascript
   async function predict() {
       const model = await loadModel();
       const inputData = document.getElementById('input-data').value;
       const inputTensor = tf.tensor2d([parseFloat(inputData)], [1, 1]); // Adjust shape as needed
       const prediction = model.predict(inputTensor);
       const output = prediction.dataSync()[0];
       document.getElementById('output').innerText = `Prediction: ${output}`;
   }
   

5. Integration med webapplikationen
- Tilslutning af frontend og backend: Sørg for, at frontend (HTML) og backend (JavaScript) komponenter er korrekt integreret for at give en problemfri brugeroplevelse.

Eksempel Walkthrough

Overvej et scenarie, hvor du ønsker at implementere en dyb læringsmodel, der forudsiger huspriser baseret på forskellige funktioner såsom antallet af værelser, beliggenhed og størrelse. Her er et trin-for-trin eksempel:

Trin 1: Dataforberedelse
{{EJS30}}
Trin 2: Modeldesign
{{EJS31}}
Trin 3: Modelkompilering
{{EJS32}}
Trin 4: Modeltræning
{{EJS33}}
Trin 5: Modelvurdering
{{EJS34}}
Trin 6: Modeleksport
{{EJS35}}
Trin 7: Modelkonvertering
{{EJS36}}
Trin 8: Opsætning af webapplikationen
{{EJS37}}
Trin 9: Indlæsning af modellen i JavaScript
{{EJS38}}
Trin 10: Lav forudsigelser
javascript
async function predict() {
    const model = await loadModel();
    const inputData = document.getElementById('input-data').value.split(',').map(Number);
    const inputTensor = tf.tensor2d([inputData], [1, inputData.length]);
    const prediction = model.predict(inputTensor);
    const output = prediction.dataSync()[0];
    document.getElementById('output').innerText = `Predicted Price: ${output}`;
}

Ved at følge disse trin kan du effektivt træne en dyb læringsmodel i Python og implementere den i TensorFlow.js til brug i en webapplikation. Denne tilgang udnytter styrkerne ved både Python til modeltræning og JavaScript til webimplementering, hvilket giver en kraftfuld løsning til opbygning og implementering af deep learning-modeller på nettet.

Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dyb læring i browseren med TensorFlow.js:

  • Hvilken JavaScript-kode er nødvendig for at indlæse og bruge den trænede TensorFlow.js-model i en webapplikation, og hvordan forudsiger den pagajens bevægelser baseret på boldens position?
  • Hvordan konverteres den trænede model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js, og hvilken kommando bruges til denne konvertering?
  • Hvilken neural netværksarkitektur bruges almindeligvis til træning af Pong AI-modellen, og hvordan defineres og kompileres modellen i TensorFlow?
  • Hvordan er datasættet til træning af AI-modellen i Pong forberedt, og hvilke forbehandlingstrin er nødvendige for at sikre, at data er egnet til træning?
  • Hvad er de vigtigste trin involveret i at udvikle en AI-applikation, der spiller Pong, og hvordan letter disse trin implementeringen af ​​modellen i et webmiljø ved hjælp af TensorFlow.js?
  • Hvilken rolle spiller dropout for at forhindre overfitting under træningen af ​​en dyb læringsmodel, og hvordan implementeres det i Keras?
  • Hvordan letter brugen af ​​lokal lagring og IndexedDB i TensorFlow.js effektiv modelstyring i webapplikationer?
  • Hvad er fordelene ved at bruge Python til træning af deep learning-modeller sammenlignet med træning direkte i TensorFlow.js?
  • Hvordan kan du konvertere en trænet Keras-model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js til browserimplementering?
  • Hvad er formålet med at rydde dataene ud efter hvert andet spil i AI Pong-spillet?

Se flere spørgsmål og svar i Deep learning i browseren med TensorFlow.js

Flere spørgsmål og svar:

  • Mark: Kunstig intelligens
  • program: EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow (gå til certificeringsprogrammet)
  • Lektie: Dyb læring i browseren med TensorFlow.js (gå til relateret lektion)
  • Emne: Træningsmodel i Python og indlæsning i TensorFlow.js (gå til relateret emne)
  • Eksamensgennemgang
Tagged under: Kunstig intelligens, Deep Learning, Model træning, TensorFlow, TensorFlow.js, Web-implementering
Hjem » Kunstig intelligens/Dyb læring i browseren med TensorFlow.js/EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow/Eksamensgennemgang/Træningsmodel i Python og indlæsning i TensorFlow.js » Hvad er de vigtigste trin involveret i at træne en dyb læringsmodel i Python og implementere den i TensorFlow.js til brug i en webapplikation?

Certificeringscenter

BRUGERMENU

  • Min Konto

CERTIFIKATKATEGORI

  • EITC-certificering (105)
  • EITCA-certificering (9)

Hvad leder du efter?

  • Introduktion
  • Hvordan det virker?
  • EITCA akademier
  • EITCI DSJC-tilskud
  • Fuldt EITC-katalog
  • Din ordre
  • Fremhævet
  •   IT ID
  • EITCA anmeldelser (Medium publ.)
  • Om os
  • Kontakt

EITCA Academy er en del af den europæiske IT-certificeringsramme

Den europæiske IT-certificeringsramme blev etableret i 2008 som en Europa-baseret og leverandøruafhængig standard inden for bredt tilgængelig online certificering af digitale færdigheder og kompetencer inden for mange områder af professionelle digitale specialiseringer. EITC-rammen er styret af European IT Certification Institute (EITCI), en non-profit certificeringsmyndighed, der støtter vækst i informationssamfundet og bygger bro over den digitale kvalifikationskløft i EU.

Berettigelse til EITCA Academy 80% EITCI DSJC Subsidie ​​support

80% af EITCA Academy -gebyrer subsidieret ved tilmelding af

    EITCA Academy Secretary Office

    European IT Certification Institute ASBL
    Bruxelles, Belgien, Den Europæiske Union

    EITC/EITCA Certification Framework Operator
    Gældende europæisk it-certificeringsstandard
    Adgang kontaktformular eller opkald + 32 25887351

    Følg EITCI på X
    Besøg EITCA Academy på Facebook
    Engager dig med EITCA Academy på LinkedIn
    Se EITCI- og EITCA-videoer på YouTube

    Finansieret af Den Europæiske Union

    Finansieret af Europæiske Fond for Regionaludvikling (EFRU) og Den Europæiske Socialfond (ESF) i række af projekter siden 2007, i øjeblikket styret af European IT Certification Institute (EITCI) siden 2008

    Informationssikkerhedspolitik | DSRRM og GDPR politik | Databeskyttelsespolitik | Registrering af behandlingsaktiviteter | HSE politik | Anti-korruptionspolitik | Moderne slaveripolitik

    Oversæt automatisk til dit sprog

    Vilkår og Betingelser | Privatlivspolitik
    EITCA Academy
    • EITCA Academy på sociale medier
    EITCA Academy


    © 2008-2025  Europæisk IT-certificeringsinstitut
    Bruxelles, Belgien, Den Europæiske Union

    TOP
    Chat med support
    Chat med support
    Spørgsmål, tvivl, problemer? Vi er her for at hjælpe dig!
    Afslut chat
    Tilslutning ...
    Har du nogen spørgsmål?
    Har du nogen spørgsmål?
    :
    :
    :
    Send
    Har du nogen spørgsmål?
    :
    :
    Start chat
    Chat-sessionen er afsluttet. Tak skal du have!
    Bedøm den support, du har modtaget.
    god Bad