Ett neuralt nätverk är en beräkningsmodell inspirerad av den mänskliga hjärnans struktur och funktion. Det är en grundläggande komponent i artificiell intelligens, särskilt inom området maskininlärning. Neurala nätverk är designade för att bearbeta och tolka komplexa mönster och relationer i data, vilket gör att de kan göra förutsägelser, känna igen mönster och lösa problem.
I sin kärna består ett neuralt nätverk av sammankopplade noder, kända som artificiella neuroner eller helt enkelt "neuroner". Dessa neuroner är organiserade i lager, där varje lager utför specifika beräkningar. Den vanligaste typen av neurala nätverk är feedforward neurala nätverk, där information flödar i en riktning, från ingångsskiktet genom de dolda skikten till utgångsskiktet.
Varje neuron i ett neuralt nätverk tar emot input, tillämpar en matematisk transformation på dem och producerar en utdata. Ingångarna multipliceras med vikter, som representerar styrkan i förbindelserna mellan neuroner. Dessutom läggs ofta en bias term till varje neuron, vilket möjliggör finjustering av neurons svar. De viktade ingångarna och förspänningstermen skickas sedan genom en aktiveringsfunktion, som introducerar icke-linjäritet i nätverket.
Aktiveringsfunktionen bestämmer utsignalen från en neuron baserat på dess ingångar. Vanliga aktiveringsfunktioner inkluderar sigmoidfunktionen, som mappar ingångar till värden mellan 0 och 1, och funktionen likriktad linjär enhet (ReLU), som matar ut ingången om den är positiv och 0 annars. Valet av aktiveringsfunktion beror på problemet och de önskade egenskaperna hos nätverket.
Under träning justerar det neurala nätverket vikterna och fördomarna hos sina nervceller för att minimera skillnaden mellan de förutspådda utsignalerna och de önskade utsignalerna, med hjälp av en process som kallas backpropagation. Backpropagation beräknar gradienten för felet med avseende på varje vikt och bias, vilket gör att nätverket kan uppdatera dem på ett sätt som minskar felet. Denna iterativa process fortsätter tills nätverket når ett tillstånd där felet minimeras och det kan göra exakta förutsägelser om ny, osynlig data.
Neurala nätverk har visat sig vara mycket effektiva i ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive bild- och taligenkänning, naturlig språkbehandling och rekommendationssystem. Till exempel, inom bildigenkänning, kan ett neuralt nätverk lära sig att identifiera objekt genom att analysera tusentals eller till och med miljontals märkta bilder. Genom att fånga de underliggande mönstren och funktionerna i data kan neurala nätverk generalisera sin kunskap och göra korrekta förutsägelser om osynliga bilder.
Ett neuralt nätverk är en beräkningsmodell inspirerad av den mänskliga hjärnans struktur och funktion. Den består av sammankopplade artificiella neuroner organiserade i lager, där varje neuron tillämpar en matematisk transformation på sina ingångar och skickar resultatet genom en aktiveringsfunktion. Genom träningsprocessen justerar neurala nätverk sina vikter och fördomar för att minimera skillnaden mellan förväntade och önskade uteffekter. Detta gör att de kan känna igen mönster, göra förutsägelser och lösa komplexa problem.
Andra senaste frågor och svar ang Big data för träningsmodeller i molnet:
- Bör funktioner som representerar data vara i ett numeriskt format och organiserade i funktionskolumner?
- Vilken är inlärningshastigheten i maskininlärning?
- Är den vanligtvis rekommenderade datafördelningen mellan träning och utvärdering nära 80 % till 20 % motsvarande?
- Vad sägs om att köra ML-modeller i en hybriduppställning, med befintliga modeller som körs lokalt med resultat skickade över till molnet?
- Hur laddar man big data till AI-modellen?
- Vad innebär att servera en modell?
- Varför anses att lägga data i molnet som den bästa metoden när man arbetar med stora datamängder för maskininlärning?
- När rekommenderas Google Transfer Appliance för överföring av stora datamängder?
- Vad är syftet med gsutil och hur underlättar det snabbare överföringsjobb?
- Hur kan Google Cloud Storage (GCS) användas för att lagra träningsdata?
Se fler frågor och svar i Big data för träningsmodeller i molnet