Невронната мрежа е изчислителен модел, вдъхновен от структурата и функционирането на човешкия мозък. Това е основен компонент на изкуствения интелект, особено в областта на машинното обучение. Невронните мрежи са проектирани да обработват и интерпретират сложни модели и връзки в данните, което им позволява да правят прогнози, да разпознават модели и да решават проблеми.
В основата си невронната мрежа се състои от взаимосвързани възли, известни като изкуствени неврони или просто „неврони“. Тези неврони са организирани в слоеве, като всеки слой извършва специфични изчисления. Най-често срещаният тип невронна мрежа е невронната мрежа с предварителна връзка, при която информацията тече в една посока, от входния слой през скритите слоеве до изходния слой.
Всеки неврон в невронна мрежа получава входове, прилага математическа трансформация към тях и произвежда изход. Входящите данни се умножават по тегла, които представляват силата на връзките между невроните. Освен това към всеки неврон често се добавя член на отклонение, което позволява фина настройка на отговора на неврона. След това претеглените входове и отклонението преминават през функция за активиране, която въвежда нелинейност в мрежата.
Функцията за активиране определя изхода на неврон въз основа на неговите входове. Общите функции за активиране включват сигмоидната функция, която преобразува входовете на стойности между 0 и 1, и функцията на коригираната линейна единица (ReLU), която извежда входа, ако е положителен, и 0 в противен случай. Изборът на функция за активиране зависи от конкретния проблем и желаните свойства на мрежата.
По време на обучението невронната мрежа коригира теглата и отклоненията на своите неврони, за да минимизира разликата между прогнозираните изходи и желаните изходи, използвайки процес, наречен обратно разпространение. Обратното разпространение изчислява градиента на грешката по отношение на всяко тегло и отклонение, позволявайки на мрежата да ги актуализира по начин, който намалява грешката. Този итеративен процес продължава, докато мрежата достигне състояние, в което грешката е сведена до минимум и може да прави точни прогнози за нови, невиждани данни.
Невронните мрежи са доказали своята висока ефективност в широк спектър от приложения, включително разпознаване на изображения и реч, обработка на естествен език и системи за препоръки. Например, при разпознаването на изображения, невронната мрежа може да се научи да идентифицира обекти чрез анализиране на хиляди или дори милиони етикетирани изображения. Чрез улавяне на основните модели и характеристики в данните, невронните мрежи могат да обобщят знанията си и да направят точни прогнози върху невиждани изображения.
Невронната мрежа е изчислителен модел, вдъхновен от структурата и функционирането на човешкия мозък. Състои се от взаимосвързани изкуствени неврони, организирани в слоеве, като всеки неврон прилага математическа трансформация към своите входове и предава резултата през функция за активиране. Чрез процеса на обучение, невронните мрежи коригират своите тегла и отклонения, за да минимизират разликата между прогнозираните и желаните резултати. Това им позволява да разпознават модели, да правят прогнози и да решават сложни проблеми.
Други скорошни въпроси и отговори относно Големи данни за обучителни модели в облака:
- Трябва ли функциите, представящи данни, да бъдат в цифров формат и организирани в колони с характеристики?
- Каква е скоростта на обучение при машинно обучение?
- Обикновено препоръчваното разделение на данните между обучение и оценка близо ли е съответно до 80% до 20%?
- Какво ще кажете за стартиране на ML модели в хибридна настройка, като съществуващите модели се изпълняват локално с резултати, изпратени в облака?
- Как да заредите големи данни в AI модел?
- Какво означава да служиш на модел?
- Защо поставянето на данни в облака се смята за най-добрият подход при работа с големи набори от данни за машинно обучение?
- Кога се препоръчва Google Transfer Appliance за прехвърляне на големи набори от данни?
- Каква е целта на gsutil и как улеснява по-бързите задачи за прехвърляне?
- Как Google Cloud Storage (GCS) може да се използва за съхраняване на данни за обучение?
Вижте още въпроси и отговори в Големи данни за модели за обучение в облака