O rețea neuronală este un model de calcul inspirat de structura și funcționarea creierului uman. Este o componentă fundamentală a inteligenței artificiale, în special în domeniul învățării automate. Rețelele neuronale sunt concepute pentru a procesa și interpreta modele și relații complexe în date, permițându-le să facă predicții, să recunoască tipare și să rezolve probleme.
La baza ei, o rețea neuronală constă din noduri interconectate, cunoscute sub numele de neuroni artificiali sau pur și simplu „neuroni”. Acești neuroni sunt organizați în straturi, fiecare strat efectuând calcule specifice. Cel mai comun tip de rețea neuronală este rețeaua neuronală feedforward, în care informațiile circulă într-o singură direcție, de la stratul de intrare prin straturile ascunse la nivelul de ieșire.
Fiecare neuron dintr-o rețea neuronală primește intrări, le aplică o transformare matematică și produce o ieșire. Intrările sunt înmulțite cu greutăți, care reprezintă puterea conexiunilor dintre neuroni. În plus, un termen de părtinire este adesea adăugat fiecărui neuron, ceea ce permite reglarea fină a răspunsului neuronului. Intrările ponderate și termenul de polarizare sunt apoi trecute printr-o funcție de activare, care introduce neliniaritatea în rețea.
Funcția de activare determină ieșirea unui neuron pe baza intrărilor sale. Funcțiile obișnuite de activare includ funcția sigmoid, care mapează intrările la valori între 0 și 1 și funcția de unitate liniară rectificată (ReLU), care emite intrarea dacă este pozitivă și 0 în caz contrar. Alegerea funcției de activare depinde de problema în cauză și de proprietățile dorite ale rețelei.
În timpul antrenamentului, rețeaua neuronală ajustează ponderile și părtinirile neuronilor săi pentru a minimiza diferența dintre ieșirile prezise și ieșirile dorite, folosind un proces numit backpropagation. Backpropagation calculează gradientul erorii în raport cu fiecare greutate și părtinire, permițând rețelei să le actualizeze într-un mod care reduce eroarea. Acest proces iterativ continuă până când rețeaua atinge o stare în care eroarea este redusă la minimum și poate face predicții precise asupra datelor noi, nevăzute.
Rețelele neuronale s-au dovedit a fi foarte eficiente într-o gamă largă de aplicații, inclusiv recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural și sistemele de recomandare. De exemplu, în recunoașterea imaginilor, o rețea neuronală poate învăța să identifice obiecte analizând mii sau chiar milioane de imagini etichetate. Prin captarea tiparelor și caracteristicilor de bază în date, rețelele neuronale își pot generaliza cunoștințele și pot face predicții precise asupra imaginilor nevăzute.
O rețea neuronală este un model de calcul inspirat de structura și funcționarea creierului uman. Constă din neuroni artificiali interconectați organizați în straturi, fiecare neuron aplicând o transformare matematică intrărilor sale și trecând rezultatul printr-o funcție de activare. Prin procesul de antrenament, rețelele neuronale își ajustează ponderile și părtinirile pentru a minimiza diferența dintre rezultatele prezise și cele dorite. Acest lucru le permite să recunoască tipare, să facă predicții și să rezolve probleme complexe.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Big data pentru modelele de instruire în cloud:
- Caracteristicile care reprezintă datele ar trebui să fie într-un format numeric și organizate în coloane de caracteristici?
- Care este rata de învățare în învățarea automată?
- Datele recomandate de obicei sunt împărțite între formare și evaluare aproape de 80% până la 20% în mod corespunzător?
- Ce zici de rularea modelelor ML într-o configurație hibridă, cu modelele existente rulând local cu rezultate trimise în cloud?
- Cum să încărcați date mari în modelul AI?
- Ce înseamnă a servi un model?
- De ce introducerea datelor în cloud este considerată cea mai bună abordare atunci când lucrați cu seturi de date mari pentru învățarea automată?
- Când este recomandat Google Transfer Appliance pentru transferul de seturi mari de date?
- Care este scopul gsutil și cum facilitează transferul mai rapid de locuri de muncă?
- Cum poate fi folosit Google Cloud Storage (GCS) pentru a stoca datele de antrenament?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Big data pentru modele de antrenament în cloud