Et nevralt nettverk er en beregningsmodell inspirert av strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernen. Det er en grunnleggende komponent i kunstig intelligens, spesielt innen maskinlæring. Nevrale nettverk er designet for å behandle og tolke komplekse mønstre og relasjoner i data, slik at de kan lage spådommer, gjenkjenne mønstre og løse problemer.
I kjernen består et nevralt nettverk av sammenkoblede noder, kjent som kunstige nevroner eller ganske enkelt "neuroner". Disse nevronene er organisert i lag, hvor hvert lag utfører spesifikke beregninger. Den vanligste typen nevrale nettverk er feedforward nevrale nettverk, hvor informasjon flyter i én retning, fra inngangslaget gjennom de skjulte lagene til utdatalaget.
Hvert nevron i et nevralt nettverk mottar input, bruker en matematisk transformasjon på dem og produserer en utgang. Inngangene multipliseres med vekter, som representerer styrken til forbindelsene mellom nevroner. I tillegg legges ofte et skjevhetsbegrep til hvert nevron, som muliggjør finjustering av nevronets respons. De vektede inngangene og forspenningsbegrepet sendes deretter gjennom en aktiveringsfunksjon, som introduserer ikke-linearitet i nettverket.
Aktiveringsfunksjonen bestemmer utgangen til en nevron basert på dens innganger. Vanlige aktiveringsfunksjoner inkluderer sigmoid-funksjonen, som kartlegger innganger til verdier mellom 0 og 1, og funksjonen Rectified Linear Unit (ReLU), som sender ut inngangen hvis den er positiv og 0 ellers. Valget av aktiveringsfunksjon avhenger av problemet og de ønskede egenskapene til nettverket.
Under trening justerer det nevrale nettverket vekten og skjevhetene til nevronene for å minimere forskjellen mellom de forutsagte utgangene og de ønskede utgangene, ved å bruke en prosess som kalles tilbakepropagasjon. Backpropagation beregner gradienten til feilen med hensyn til hver vekt og skjevhet, slik at nettverket kan oppdatere dem på en måte som reduserer feilen. Denne iterative prosessen fortsetter til nettverket når en tilstand der feilen er minimert, og det kan gi nøyaktige spådommer på nye, usynlige data.
Nevrale nettverk har vist seg å være svært effektive i et bredt spekter av applikasjoner, inkludert bilde- og talegjenkjenning, naturlig språkbehandling og anbefalingssystemer. For eksempel, i bildegjenkjenning, kan et nevralt nettverk lære å identifisere objekter ved å analysere tusenvis eller til og med millioner av merkede bilder. Ved å fange de underliggende mønstrene og funksjonene i dataene, kan nevrale nettverk generalisere kunnskapen sin og gi nøyaktige spådommer på usette bilder.
Et nevralt nettverk er en beregningsmodell inspirert av strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernen. Den består av sammenkoblede kunstige nevroner organisert i lag, hvor hver nevron bruker en matematisk transformasjon til sine innganger og sender resultatet gjennom en aktiveringsfunksjon. Gjennom treningsprosessen justerer nevrale nettverk vektene og skjevhetene for å minimere forskjellen mellom forutsagt og ønsket utgang. Dette lar dem gjenkjenne mønstre, lage spådommer og løse komplekse problemer.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Big data for opplæringsmodeller i skyen:
- Bør funksjoner som representerer data være i et numerisk format og organisert i funksjonskolonner?
- Hva er læringsraten i maskinlæring?
- Er den vanligvis anbefalte datadelingen mellom trening og evaluering nær 80 % til 20 % tilsvarende?
- Hva med å kjøre ML-modeller i et hybrid oppsett, med eksisterende modeller som kjører lokalt med resultater sendt over til skyen?
- Hvordan laste inn big data til AI-modellen?
- Hva betyr det å servere en modell?
- Hvorfor regnes å sette data i skyen som den beste tilnærmingen når man jobber med store datasett for maskinlæring?
- Når anbefales Google Transfer Appliance for overføring av store datasett?
- Hva er formålet med gsutil og hvordan letter det raskere overføringsjobber?
- Hvordan kan Google Cloud Storage (GCS) brukes til å lagre treningsdata?
Se flere spørsmål og svar i Big data for treningsmodeller i skyen