Na področju umetne inteligence, zlasti na področju modelov usposabljanja za odkrivanje ključnih besed, je mogoče upoštevati več algoritmov. Vendar en algoritem, ki izstopa kot posebej primeren za to nalogo, je konvolucijska nevronska mreža (CNN).
CNN se pogosto uporabljajo in so se izkazali za uspešne pri različnih nalogah računalniškega vida, vključno s prepoznavanjem slik in zaznavanjem predmetov. Zaradi njihove zmožnosti učinkovitega zajemanja prostorskih odvisnosti in učenja hierarhičnih predstavitev so odlična izbira za odkrivanje ključnih besed, kjer je cilj identificirati določene besede ali besedne zveze znotraj danega vnosa.
Arhitektura CNN je sestavljena iz več plasti, vključno s konvolucijskimi plastmi, združevalnimi plastmi in popolnoma povezanimi plastmi. Konvolucijski sloji izvajajo ekstrakcijo značilnosti z uporabo nabora učljivih filtrov za vhodne podatke. Ti filtri zaznajo različne vzorce in značilnosti v podatkih, kot so robovi, vogali ali teksture. Plasti združevanja nato zmanjšajo prostorske dimenzije ekstrahiranih značilnosti, hkrati pa ohranijo njihove pomembne značilnosti. Končno popolnoma povezani sloji združujejo funkcije, pridobljene s prejšnjimi sloji, in dajejo končne napovedi.
Za usposabljanje CNN za odkrivanje ključnih besed je potreben označen nabor podatkov, sestavljen iz zvočnih vzorcev in njihovih ustreznih ključnih besed. Zvočne vzorce je mogoče pretvoriti v spektrograme, ki so vizualni prikazi frekvenčne vsebine zvočnih signalov skozi čas. Ti spektrogrami služijo kot vhodni podatki za CNN.
Med procesom usposabljanja se CNN nauči prepoznati vzorce in značilnosti v spektrogramih, ki kažejo na prisotnost ključnih besed. To se doseže s ponavljajočim se postopkom optimizacije, imenovanim širjenje nazaj, kjer omrežje prilagodi svoje uteži in pristranskosti, da zmanjša razliko med svojimi napovedmi in osnovnimi oznakami resnice. Optimizacija se običajno izvaja z algoritmi, ki temeljijo na gradientnem spuščanju, kot je stohastični gradientni spust (SGD) ali Adam.
Ko je CNN usposobljen, ga je mogoče uporabiti za odkrivanje ključnih besed v novih zvočnih vzorcih, tako da jih posreduje prek omrežja in pregleda izhod omrežja. Izhod je lahko porazdelitev verjetnosti nad nizom vnaprej določenih ključnih besed, ki kaže verjetnost, da bo vsaka ključna beseda prisotna v vhodu.
Omeniti velja, da je uspešnost CNN pri prepoznavanju ključnih besed močno odvisna od kakovosti in raznolikosti podatkov o usposabljanju. Večji in bolj raznolik nabor podatkov lahko pomaga omrežju bolje posplošiti nevidne vzorce in izboljša njegovo natančnost. Poleg tega lahko tehnike, kot je povečevanje podatkov, kjer se podatki za usposabljanje umetno razširijo z uporabo naključnih transformacij, še izboljšajo učinkovitost CNN.
Algoritem konvolucijske nevronske mreže (CNN) je zelo primeren za usposabljanje modelov za odkrivanje ključnih besed. Njegova zmožnost zajemanja prostorskih odvisnosti in učenja hierarhičnih predstavitev je učinkovita pri prepoznavanju določenih besed ali fraz v zvočnih vzorcih. Z uporabo označenih spektrogramov kot vhodnih podatkov in optimizacijo omrežja s širjenjem nazaj je mogoče CNN usposobiti za prepoznavanje vzorcev, ki kažejo na prisotnost ključnih besed. Delovanje CNN je mogoče izboljšati z uporabo raznolikega in razširjenega nabora podatkov za usposabljanje.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning