Melatih dan memprediksi dengan model TensorFlow.js melibatkan beberapa langkah yang memungkinkan pengembangan dan penerapan model deep learning di browser. Proses ini meliputi persiapan data, pembuatan model, pelatihan, dan prediksi. Dalam jawaban ini, kami akan mengeksplorasi setiap langkah ini secara mendetail, memberikan penjelasan proses yang komprehensif.
1. Persiapan Data:
Langkah pertama dalam melatih dan memprediksi dengan model TensorFlow.js adalah menyiapkan data. Ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan awal data untuk memastikan bahwa itu dalam format yang sesuai untuk melatih model. Prapemrosesan data dapat mencakup tugas seperti membersihkan data, menormalkan atau menstandarkan fitur, dan membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian. TensorFlow.js menyediakan berbagai utilitas dan fungsi untuk membantu persiapan data, seperti pemuat data dan fungsi prapemrosesan.
2. Pembuatan Model:
Setelah data disiapkan, langkah selanjutnya adalah membuat model deep learning menggunakan TensorFlow.js. Arsitektur model perlu didefinisikan, menentukan jumlah dan jenis lapisan, serta fungsi aktivasi dan parameter lain untuk setiap lapisan. TensorFlow.js menyediakan API tingkat tinggi yang memungkinkan pembuatan model menggunakan lapisan yang telah ditentukan sebelumnya, seperti lapisan padat, lapisan konvolusional, dan lapisan berulang. Arsitektur model khusus juga dapat dibuat dengan memperluas kelas model dasar yang disediakan oleh TensorFlow.js.
3. Model Pelatihan:
Setelah model dibuat, perlu dilakukan pelatihan terhadap data yang telah disiapkan. Melatih model pembelajaran mendalam melibatkan pengoptimalan parameternya untuk meminimalkan fungsi kerugian yang ditentukan. Ini biasanya dilakukan melalui proses iteratif yang dikenal sebagai penurunan gradien, di mana parameter model diperbarui berdasarkan gradien fungsi kerugian sehubungan dengan parameter tersebut. TensorFlow.js menyediakan berbagai algoritme pengoptimalan, seperti stochastic gradient descent (SGD) dan Adam, yang dapat digunakan untuk melatih model. Selama pelatihan, model disajikan dengan data pelatihan dalam batch, dan parameter diperbarui berdasarkan gradien yang dihitung pada setiap batch. Proses pelatihan berlanjut untuk sejumlah zaman tertentu atau hingga kriteria konvergensi terpenuhi.
4. Evaluasi Model:
Setelah model dilatih, penting untuk mengevaluasi kinerjanya pada data yang tidak terlihat untuk menilai kemampuan generalisasinya. Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan kumpulan data pengujian terpisah yang tidak digunakan selama proses pelatihan. TensorFlow.js menyediakan fungsi evaluasi yang dapat digunakan untuk menghitung berbagai metrik, seperti akurasi, presisi, daya ingat, dan skor F1, untuk mengukur performa model yang dilatih.
5. Prediksi Model:
Setelah model dilatih dan dievaluasi, model tersebut dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data baru yang tidak terlihat. TensorFlow.js menyediakan fungsi untuk memuat model yang dilatih dan menggunakannya untuk membuat prediksi pada data masukan. Data input perlu diproses terlebih dahulu dengan cara yang sama seperti data pelatihan sebelum memasukkannya ke model untuk prediksi. Keluaran model dapat diinterpretasikan berdasarkan tugas spesifik yang ada, seperti klasifikasi, regresi, atau deteksi objek.
Langkah-langkah yang terlibat dalam pelatihan dan prediksi dengan model TensorFlow.js mencakup persiapan data, pembuatan model, pelatihan model, evaluasi model, dan prediksi model. Langkah-langkah ini memungkinkan pengembangan dan penerapan model pembelajaran mendalam di browser, memungkinkan aplikasi AI yang kuat dan efisien.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran mendalam di browser dengan TensorFlow.js:
- Apa tujuan menghapus data setelah setiap dua game dalam game AI Pong?
- Bagaimana cara pengumpulan data untuk melatih model AI dalam game AI Pong?
- Bagaimana langkah yang harus dilakukan oleh pemain AI ditentukan berdasarkan keluaran model?
- Bagaimana output model neural network direpresentasikan dalam game AI Pong?
- Apa saja fitur yang digunakan untuk melatih model AI pada game AI Pong?
- Bagaimana grafik garis dapat divisualisasikan dalam aplikasi web TensorFlow.js?
- Bagaimana nilai X dapat bertambah secara otomatis setiap kali tombol kirim diklik?
- Bagaimana nilai array Xs dan Ys ditampilkan di aplikasi web?
- Bagaimana cara pengguna memasukkan data di aplikasi web TensorFlow.js?
- Apa tujuan menyertakan tag skrip dalam kode HTML saat menggunakan TensorFlow.js dalam aplikasi web?