'n Neurale netwerk is 'n berekeningsmodel wat deur die struktuur en funksionering van die menslike brein geïnspireer is. Dit is 'n fundamentele komponent van kunsmatige intelligensie, spesifiek in die veld van masjienleer. Neurale netwerke is ontwerp om komplekse patrone en verwantskappe in data te verwerk en te interpreteer, wat hulle in staat stel om voorspellings te maak, patrone te herken en probleme op te los.
In sy kern bestaan 'n neurale netwerk uit onderling gekoppelde nodusse, bekend as kunsmatige neurone of bloot "neurone." Hierdie neurone word in lae georganiseer, met elke laag wat spesifieke berekeninge uitvoer. Die mees algemene tipe neurale netwerk is die voorwaartse neurale netwerk, waar inligting in een rigting vloei, van die invoerlaag deur die versteekte lae na die uitsetlaag.
Elke neuron in 'n neurale netwerk ontvang insette, pas 'n wiskundige transformasie daarop toe en produseer 'n uitset. Die insette word vermenigvuldig met gewigte, wat die sterkte van die verbindings tussen neurone verteenwoordig. Boonop word 'n vooroordeelterm dikwels by elke neuron gevoeg, wat voorsiening maak vir fynafstelling van die neuron se reaksie. Die geweegde insette en vooroordeelterm word dan deur 'n aktiveringsfunksie gestuur, wat nie-lineariteit in die netwerk bekendstel.
Die aktiveringsfunksie bepaal die uitset van 'n neuron op grond van sy insette. Algemene aktiveringsfunksies sluit in die sigmoïed-funksie, wat insette na waardes tussen 0 en 1 karteer, en die reggemaakte lineêre eenheid (ReLU) funksie, wat die inset uitvoer as dit positief is en andersins 0. Die keuse van aktiveringsfunksie hang af van die probleem wat voorhande is en die gewenste eienskappe van die netwerk.
Tydens opleiding pas die neurale netwerk die gewigte en vooroordele van sy neurone aan om die verskil tussen die voorspelde uitsette en die verlangde uitsette te minimaliseer, deur 'n proses genaamd terugpropagasie te gebruik. Terugpropagasie bereken die gradiënt van die fout met betrekking tot elke gewig en vooroordeel, wat die netwerk toelaat om dit op 'n manier op te dateer wat die fout verminder. Hierdie iteratiewe proses duur voort totdat die netwerk 'n toestand bereik waar die fout geminimaliseer word, en dit kan akkurate voorspellings maak oor nuwe, onsigbare data.
Neurale netwerke het bewys dat dit hoogs effektief is in 'n wye reeks toepassings, insluitend beeld- en spraakherkenning, natuurlike taalverwerking en aanbevelingstelsels. Byvoorbeeld, in beeldherkenning kan 'n neurale netwerk leer om voorwerpe te identifiseer deur duisende of selfs miljoene gemerkte beelde te ontleed. Deur die onderliggende patrone en kenmerke in die data vas te vang, kan neurale netwerke hul kennis veralgemeen en akkurate voorspellings maak op onsigbare beelde.
'n Neurale netwerk is 'n berekeningsmodel wat deur die struktuur en funksionering van die menslike brein geïnspireer is. Dit bestaan uit onderling gekoppelde kunsmatige neurone wat in lae georganiseer is, met elke neuron wat 'n wiskundige transformasie op sy insette toepas en die resultaat deur 'n aktiveringsfunksie stuur. Deur die proses van opleiding pas neurale netwerke hul gewigte en vooroordele aan om die verskil tussen voorspelde en verlangde uitsette te minimaliseer. Dit stel hulle in staat om patrone te herken, voorspellings te maak en komplekse probleme op te los.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk:
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
- Wat is die leertempo in masjienleer?
- Is die gewoonlik aanbevole dataverdeling tussen opleiding en evaluering naby aan 80% tot 20% dienooreenkomstig?
- Hoe gaan dit met die gebruik van ML-modelle in 'n hibriede opstelling, met bestaande modelle wat plaaslik loop met resultate wat na die wolk gestuur word?
- Hoe om groot data na AI-model te laai?
- Wat beteken dit om 'n model te bedien?
- Waarom word die plaas van data in die wolk as die beste benadering beskou wanneer daar met groot datastelle vir masjienleer gewerk word?
- Wanneer word die Google Transfer Appliance aanbeveel vir die oordrag van groot datastelle?
- Wat is die doel van gsutil en hoe fasiliteer dit vinniger oordragtake?
- Hoe kan Google Cloud Storage (GCS) gebruik word om opleidingsdata te stoor?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Big data vir opleidingsmodelle in die wolk