ఢిల్లీలో వాయు కాలుష్య సమస్యను పరిష్కరించడానికి Air Cognizer అప్లికేషన్ ఎలా దోహదపడుతుంది?
ఢిల్లీలో వాయు కాలుష్యం ఒక ముఖ్యమైన సమస్య, తీవ్రమైన ఆరోగ్య మరియు పర్యావరణ పరిణామాలతో. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, కృత్రిమ మేధస్సు మరియు TensorFlow ద్వారా ఆధారితమైన Air Cognizer అప్లికేషన్, గాలి నాణ్యతను అంచనా వేయడంలో మరియు దాని ఉపశమనానికి సహకరించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ వివిధ డేటా సోర్స్లను విశ్లేషించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తుంది,
పరికరంలో మోడల్ల విస్తరణలో TensorFlow Lite ఏ పాత్ర పోషించింది?
TensorFlow Lite అనేది నిజ-సమయ అనుమితి కోసం పరికరాలపై యంత్ర అభ్యాస నమూనాల విస్తరణలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది మొబైల్ మరియు ఎంబెడెడ్ పరికరాలలో TensorFlow మోడల్లను అమలు చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన తేలికపాటి మరియు సమర్థవంతమైన ఫ్రేమ్వర్క్. టెన్సర్ఫ్లో లైట్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ నేరుగా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి గాలి నాణ్యతను ప్రభావవంతంగా అంచనా వేయగలదు.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML తో గాలి నాణ్యతను అంచనా వేసే ఎయిర్ కాగ్నిజర్, పరీక్ష సమీక్ష
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మరియు వినియోగాన్ని విద్యార్థులు ఎలా నిర్ధారించారు?
విద్యార్థులు వివిధ దశలు మరియు సాంకేతికతలను కలిగి ఉన్న ఒక క్రమబద్ధమైన విధానం ద్వారా ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మరియు వినియోగాన్ని నిర్ధారించారు. ఈ పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా, వారు TensorFlowతో మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి గాలి నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి బలమైన మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక అప్లికేషన్ను రూపొందించగలిగారు. ప్రారంభించడానికి, విద్యార్థులు ఇప్పటికే ఉన్న వాటిపై సమగ్ర పరిశోధన చేశారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML తో గాలి నాణ్యతను అంచనా వేసే ఎయిర్ కాగ్నిజర్, పరీక్ష సమీక్ష
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్లో మూడు మోడల్లు ఏవి ఉపయోగించబడ్డాయి మరియు వాటి సంబంధిత ప్రయోజనాలేమిటి?
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ మూడు విభిన్న నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించి గాలి నాణ్యతను అంచనా వేయడంలో ఒక నిర్దిష్ట ప్రయోజనాన్ని అందిస్తోంది. ఈ నమూనాలు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్ మరియు రాండమ్ ఫారెస్ట్ (RF) అల్గోరిథం. CNN మోడల్ ప్రధానంగా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ఫీచర్ వెలికితీతకు బాధ్యత వహిస్తుంది. అది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML తో గాలి నాణ్యతను అంచనా వేసే ఎయిర్ కాగ్నిజర్, పరీక్ష సమీక్ష
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ డెవలప్మెంట్లో ఇంజనీరింగ్ విద్యార్థులు టెన్సర్ఫ్లోను ఎలా ఉపయోగించారు?
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ అభివృద్ధిలో, ఇంజనీరింగ్ విద్యార్థులు విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అయిన టెన్సార్ఫ్లోను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకున్నారు. టెన్సర్ఫ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి శక్తివంతమైన ప్లాట్ఫారమ్ను అందించింది, వివిధ ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా విద్యార్థులు గాలి నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ప్రారంభించడానికి, విద్యార్థులు TensorFlow యొక్క సౌకర్యవంతమైన నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML తో గాలి నాణ్యతను అంచనా వేసే ఎయిర్ కాగ్నిజర్, పరీక్ష సమీక్ష