Neironu tīkls ir skaitļošanas modelis, kuru iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra un darbība. Tā ir būtiska mākslīgā intelekta sastāvdaļa, īpaši mašīnmācības jomā. Neironu tīkli ir paredzēti, lai apstrādātu un interpretētu sarežģītus datu modeļus un attiecības, ļaujot tiem veikt prognozes, atpazīt modeļus un atrisināt problēmas.
Savā kodolā neironu tīkls sastāv no savstarpēji savienotiem mezgliem, kas pazīstami kā mākslīgie neironi vai vienkārši "neironi". Šie neironi ir sakārtoti slāņos, un katrs slānis veic īpašus aprēķinus. Visizplatītākais neironu tīkla veids ir uz priekšu vērstais neironu tīkls, kurā informācija plūst vienā virzienā, no ievades slāņa caur slēptajiem slāņiem uz izvades slāni.
Katrs neironu tīkla neirons saņem ievadi, piemēro tiem matemātisko transformāciju un rada izvadi. Ievades tiek reizinātas ar svariem, kas atspoguļo savienojumu stiprumu starp neironiem. Turklāt katram neironam bieži tiek pievienots novirzes termins, kas ļauj precīzi noregulēt neirona reakciju. Pēc tam svērtās ievades un novirzes termiņš tiek nodots caur aktivizācijas funkciju, kas tīklā ievieš nelinearitāti.
Aktivizācijas funkcija nosaka neirona izvadi, pamatojoties uz tā ieejām. Kopējās aktivizēšanas funkcijas ietver sigmoid funkciju, kas kartē ievadi vērtībām no 0 līdz 1, un rektificētās lineārās vienības (ReLU) funkciju, kas izvada ievadi, ja tā ir pozitīva, un 0 pretējā gadījumā. Aktivizācijas funkcijas izvēle ir atkarīga no konkrētās problēmas un vēlamajām tīkla īpašībām.
Apmācības laikā neironu tīkls pielāgo savu neironu svaru un novirzes, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem un vēlamajiem rezultātiem, izmantojot procesu, ko sauc par atpakaļejošu pavairošanu. Backpropagation aprēķina kļūdas gradientu attiecībā uz katru svaru un novirzi, ļaujot tīklam atjaunināt tos tādā veidā, kas samazina kļūdu. Šis iteratīvais process turpinās, līdz tīkls sasniedz stāvokli, kurā kļūda ir samazināta, un tas var veikt precīzas prognozes par jauniem, neredzētiem datiem.
Neironu tīkli ir izrādījušies ļoti efektīvi plašā lietojumu klāstā, tostarp attēla un runas atpazīšanā, dabiskās valodas apstrādē un ieteikumu sistēmās. Piemēram, attēlu atpazīšanā neironu tīkls var iemācīties identificēt objektus, analizējot tūkstošiem vai pat miljoniem marķētu attēlu. Tverot datos esošos modeļus un funkcijas, neironu tīkli var vispārināt savas zināšanas un veikt precīzas prognozes par neredzētiem attēliem.
Neironu tīkls ir skaitļošanas modelis, kuru iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra un darbība. Tas sastāv no savstarpēji savienotiem mākslīgiem neironiem, kas sakārtoti slāņos, un katrs neirons veic matemātisko transformāciju saviem ievadiem un nodod rezultātu caur aktivizācijas funkciju. Apmācības procesā neironu tīkli pielāgo savu svaru un novirzes, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem un vēlamajiem rezultātiem. Tas ļauj viņiem atpazīt modeļus, veikt prognozes un atrisināt sarežģītas problēmas.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Lieli dati apmācības modeļiem mākonī:
- Vai elementiem, kas attēlo datus, jābūt ciparu formātā un jāorganizē objektu kolonnās?
- Kāds ir mācīšanās ātrums mašīnmācībā?
- Vai parasti ieteicamais datu sadalījums starp apmācību un novērtēšanu ir attiecīgi tuvu 80% līdz 20%?
- Kā būtu ar ML modeļu palaišanu hibrīda iestatījumos, kad esošie modeļi darbojas lokāli un rezultāti tiek nosūtīti uz mākoni?
- Kā ielādēt lielos datus AI modelī?
- Ko nozīmē kalpot modelim?
- Kāpēc datu ievietošana mākonī tiek uzskatīta par labāko pieeju, strādājot ar lielajām datu kopām mašīnmācībai?
- Kad lielu datu kopu pārsūtīšanai ieteicams lietot Google Transfer Appliance?
- Kāds ir gsutil mērķis un kā tas veicina ātrāku pārsūtīšanas darbu veikšanu?
- Kā apmācību datu glabāšanai var izmantot Google mākoņkrātuvi (GCS)?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā Big data apmācību modeļiem mākonī