Nevronska mreža je računalniški model, ki se zgleduje po strukturi in delovanju človeških možganov. Je temeljna komponenta umetne inteligence, posebej na področju strojnega učenja. Nevronske mreže so zasnovane za obdelavo in interpretacijo kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih, kar jim omogoča napovedovanje, prepoznavanje vzorcev in reševanje problemov.
V svojem jedru je nevronska mreža sestavljena iz medsebojno povezanih vozlišč, znanih kot umetni nevroni ali preprosto "nevroni". Ti nevroni so organizirani v plasti, pri čemer vsaka plast izvaja posebne izračune. Najpogostejša vrsta nevronske mreže je nevronska mreža s posredovanjem podatkov, kjer informacije tečejo v eno smer, od vhodne plasti prek skritih plasti do izhodne plasti.
Vsak nevron v nevronski mreži prejme vhodne podatke, zanje uporabi matematično transformacijo in proizvede izhodne podatke. Vhodi se pomnožijo z utežmi, ki predstavljajo moč povezav med nevroni. Poleg tega je vsakemu nevronu pogosto dodan izraz pristranskosti, ki omogoča natančno nastavitev odziva nevrona. Uteženi vhodi in pristranski izraz se nato prenesejo skozi aktivacijsko funkcijo, ki v omrežje vnese nelinearnost.
Aktivacijska funkcija določa izhod nevrona na podlagi njegovih vhodov. Pogoste aktivacijske funkcije vključujejo sigmoidno funkcijo, ki preslika vhode v vrednosti med 0 in 1, in funkcijo rektificirane linearne enote (ReLU), ki odda vhod, če je pozitiven, in 0 drugače. Izbira aktivacijske funkcije je odvisna od težave in želenih lastnosti omrežja.
Med usposabljanjem nevronska mreža prilagodi uteži in pristranskosti svojih nevronov, da zmanjša razliko med predvidenimi izhodi in želenimi izhodi, z uporabo procesa, imenovanega širjenje nazaj. Širjenje nazaj izračuna gradient napake glede na vsako težo in pristranskost, kar omrežju omogoča, da ju posodobi na način, ki zmanjša napako. Ta ponavljajoči se proces se nadaljuje, dokler omrežje ne doseže stanja, ko je napaka minimalizirana, in lahko naredi natančne napovedi o novih, nevidenih podatkih.
Nevronske mreže so se izkazale za zelo učinkovite v številnih aplikacijah, vključno s prepoznavanjem slik in govora, obdelavo naravnega jezika in sistemi priporočil. Na primer, pri prepoznavanju slik se lahko nevronska mreža nauči identificirati predmete z analizo na tisoče ali celo milijone označenih slik. Z zajemanjem osnovnih vzorcev in značilnosti v podatkih lahko nevronske mreže posplošijo svoje znanje in naredijo natančne napovedi na nevidenih slikah.
Nevronska mreža je računalniški model, ki se zgleduje po strukturi in delovanju človeških možganov. Sestavljen je iz medsebojno povezanih umetnih nevronov, organiziranih v plasti, pri čemer vsak nevron uporabi matematično transformacijo svojih vhodov in posreduje rezultat skozi aktivacijsko funkcijo. Skozi proces usposabljanja nevronske mreže prilagodijo svoje uteži in pristranskosti, da zmanjšajo razliko med predvidenimi in želenimi rezultati. To jim omogoča prepoznavanje vzorcev, napovedovanje in reševanje kompleksnih problemov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Veliki podatki za modele treningov v oblaku:
- Ali naj bodo funkcije, ki predstavljajo podatke, v numerični obliki in organizirane v stolpcih funkcij?
- Kakšna je stopnja učenja pri strojnem učenju?
- Ali je običajno priporočena razdelitev podatkov med usposabljanjem in vrednotenjem blizu 80 % do 20 %?
- Kaj pa izvajanje modelov ML v hibridni nastavitvi, pri čemer se obstoječi modeli izvajajo lokalno z rezultati, poslanimi v oblak?
- Kako naložiti velike podatke v model AI?
- Kaj pomeni služiti modelu?
- Zakaj se dajanje podatkov v oblak šteje za najboljši pristop pri delu z velikimi nabori podatkov za strojno učenje?
- Kdaj je Google Transfer Appliance priporočljiv za prenos velikih naborov podatkov?
- Kakšen je namen gsutila in kako omogoča hitrejši prenos opravil?
- Kako se lahko Google Cloud Storage (GCS) uporablja za shranjevanje podatkov o usposabljanju?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Veliki podatki za modele usposabljanja v oblaku