Op die gebied van Kunsmatige Intelligensie, spesifiek op die gebied van opleidingsmodelle vir sleutelwoordopsporing, kan verskeie algoritmes oorweeg word. Een algoritme wat egter uitstaan as besonder geskik vir hierdie taak, is die Convolutional Neural Network (CNN).
CNN's is wyd gebruik en is suksesvol bewys in verskeie rekenaarvisietake, insluitend beeldherkenning en objekbespeuring. Hul vermoë om ruimtelike afhanklikhede effektief vas te vang en hiërargiese voorstellings te leer, maak hulle 'n uitstekende keuse vir sleutelwoordopsporing, waar die doel is om spesifieke woorde of frases binne 'n gegewe inset te identifiseer.
Die argitektuur van 'n CNN bestaan uit veelvuldige lae, insluitend konvolusionele lae, poellae en volledig gekoppelde lae. Die konvolusionele lae voer kenmerk-ekstraksie uit deur 'n stel leerbare filters op die invoerdata toe te pas. Hierdie filters bespeur verskeie patrone en kenmerke in die data, soos rande, hoeke of teksture. Poellae verminder dan die ruimtelike afmetings van die onttrekte kenmerke, terwyl hul belangrike kenmerke behou word. Laastens kombineer die volledig gekoppelde lae die kenmerke wat deur die vorige lae geleer is en maak die finale voorspellings.
Om 'n CNN op te lei vir sleutelwoordopsporing, word 'n benoemde datastel vereis, bestaande uit oudiomonsters en hul ooreenstemmende sleutelwoorde. Die oudiomonsters kan omgeskakel word in spektrogramme, wat visuele voorstellings is van die klankseine se frekwensie-inhoud oor tyd. Hierdie spektrogramme dien as die inset vir die CNN.
Tydens die opleidingsproses leer die CNN om patrone en kenmerke in die spektrogramme te herken wat 'n aanduiding is van die teenwoordigheid van die sleutelwoorde. Dit word bereik deur 'n iteratiewe optimaliseringsproses genaamd terugpropagasie, waar die netwerk sy gewigte en vooroordele aanpas om die verskil tussen sy voorspellings en die grondwaarheidsetikette te minimaliseer. Die optimalisering word tipies uitgevoer deur gebruik te maak van gradiënt-afkomsgebaseerde algoritmes, soos stogastiese gradiënt-afkoms (SGD) of Adam.
Sodra die CNN opgelei is, kan dit gebruik word om sleutelwoorde in nuwe klankmonsters op te spoor deur dit deur die netwerk te voer en die netwerk se uitset te ondersoek. Die uitset kan 'n waarskynlikheidsverdeling oor 'n stel voorafbepaalde sleutelwoorde wees, wat die waarskynlikheid aandui dat elke sleutelwoord teenwoordig is in die invoer.
Dit is opmerklik dat die prestasie van die CNN vir sleutelwoordopsporing baie afhang van die kwaliteit en diversiteit van die opleidingsdata. ’n Groter en meer diverse datastel kan die netwerk help om beter te veralgemeen na ongesiene monsters en die akkuraatheid daarvan te verbeter. Boonop kan tegnieke soos datavergroting, waar die opleidingsdata kunsmatig uitgebrei word deur ewekansige transformasies toe te pas, die prestasie van die CNN verder verbeter.
Die Convolutional Neural Network (CNN) algoritme is goed geskik vir opleidingsmodelle vir sleutelwoordopsporing. Sy vermoë om ruimtelike afhanklikhede vas te vang en hiërargiese voorstellings te leer, maak dit effektief om spesifieke woorde of frases binne oudiomonsters te identifiseer. Deur benoemde spektrogramme as insette te gebruik en die netwerk te optimaliseer deur middel van terugpropagasie, kan die CNN opgelei word om patrone te herken wat dui op die teenwoordigheid van sleutelwoorde. Die werkverrigting van die CNN kan verbeter word deur 'n diverse en uitgebreide opleidingsdatastel te gebruik.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning