Tekoälyn alalla, erityisesti avainsanahaun koulutusmallien alueella, voidaan harkita useita algoritmeja. Eräs algoritmi, joka erottuu kuitenkin erityisen hyvin tähän tehtävään, on konvoluutiohermoverkko (CNN).
CNN-verkkoja on käytetty laajalti ja ne ovat osoittautuneet menestyneiksi erilaisissa tietokonenäkötehtävissä, mukaan lukien kuvantunnistus ja esineiden havaitseminen. Niiden kyky vangita tehokkaasti spatiaalisia riippuvuuksia ja oppia hierarkkisia esityksiä tekee niistä erinomaisen valinnan avainsanojen havaitsemiseen, jossa tavoitteena on tunnistaa tietyt sanat tai ilmaukset tietyn syötteen sisällä.
CNN:n arkkitehtuuri koostuu useista kerroksista, mukaan lukien konvoluutiokerrokset, poolauskerrokset ja täysin yhdistetyt kerrokset. Konvoluutiokerrokset suorittavat piirteiden erottamisen soveltamalla joukon opittavia suodattimia syöttötietoihin. Nämä suodattimet havaitsevat tiedosta erilaisia kuvioita ja piirteitä, kuten reunoja, kulmia tai pintakuvioita. Yhdistelmäkerrokset vähentävät sitten poimittujen piirteiden tilamittoja säilyttäen samalla niiden tärkeät ominaisuudet. Lopuksi täysin yhdistetyt tasot yhdistävät edellisten kerrosten oppimat ominaisuudet ja tekevät lopulliset ennusteet.
CNN:n kouluttamiseksi avainsanojen havaitsemiseen tarvitaan merkitty tietojoukko, joka koostuu ääninäytteistä ja niitä vastaavista avainsanoista. Ääninäytteet voidaan muuntaa spektrogrammeiksi, jotka ovat visuaalisia esityksiä äänisignaalien taajuussisällöstä ajan kuluessa. Nämä spektrogrammit toimivat syötteenä CNN:lle.
Koulutusprosessin aikana CNN oppii tunnistamaan kuvioita ja piirteitä spektrogrammeista, jotka osoittavat avainsanojen läsnäolon. Tämä saavutetaan iteratiivisella optimointiprosessilla, jota kutsutaan backpropagationiksi, jossa verkko säätää painojaan ja poikkeamiaan minimoimaan ennusteidensa ja perustotuusmerkintöjen välisen eron. Optimointi suoritetaan tyypillisesti gradienttilaskeutumispohjaisilla algoritmeilla, kuten stokastinen gradienttilasku (SGD) tai Adam.
Kun CNN on koulutettu, sitä voidaan käyttää havaitsemaan avainsanoja uusissa ääninäytteissä syöttämällä ne verkon kautta ja tutkimalla verkon lähtöjä. Tulos voi olla todennäköisyysjakauma ennalta määritettyjen avainsanojen joukolle, mikä osoittaa kunkin avainsanan esiintymisen todennäköisyydellä syötteessä.
On syytä huomata, että CNN:n suorituskyky avainsanojen havaitsemisessa riippuu suuresti harjoitustietojen laadusta ja monimuotoisuudesta. Suurempi ja monipuolisempi tietojoukko voi auttaa verkkoa yleistämään paremmin näkymättömiin näytteisiin ja parantaa sen tarkkuutta. Lisäksi tekniikat, kuten datan lisäys, jossa opetusdataa laajennetaan keinotekoisesti käyttämällä satunnaisia muunnoksia, voivat edelleen parantaa CNN:n suorituskykyä.
Convolutional Neural Network (CNN) -algoritmi soveltuu hyvin avainsanojen havaitsemisen koulutusmalleihin. Sen kyky kaapata spatiaalisia riippuvuuksia ja oppia hierarkkisia esityksiä tekee siitä tehokkaan tunnistamaan tiettyjä sanoja tai lauseita ääninäytteistä. Käyttämällä merkittyjä spektrogrammeja syötteenä ja optimoimalla verkkoa taaksepäin leviämisen kautta, CNN voidaan kouluttaa tunnistamaan avainsanojen läsnäoloa osoittavia kuvioita. CNN:n suorituskykyä voidaan parantaa käyttämällä monipuolista ja laajennettua harjoitustietoaineistoa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä