Neuraaliverkko on laskennallinen malli, joka on saanut inspiraationsa ihmisen aivojen rakenteesta ja toiminnasta. Se on tekoälyn peruskomponentti, erityisesti koneoppimisen alalla. Neuroverkot on suunniteltu käsittelemään ja tulkitsemaan datan monimutkaisia malleja ja suhteita, jolloin ne voivat tehdä ennusteita, tunnistaa malleja ja ratkaista ongelmia.
Ytimestään hermoverkko koostuu toisiinsa yhdistetyistä solmuista, jotka tunnetaan keinotekoisina neuroneina tai yksinkertaisesti "neuroneina". Nämä neuronit on järjestetty kerroksiin, ja jokainen kerros suorittaa tiettyjä laskelmia. Yleisin hermoverkkotyyppi on feedforward-hermoverkko, jossa informaatio virtaa yhteen suuntaan, tulokerroksesta piilokerrosten kautta lähtökerrokseen.
Jokainen neuroni neuroniverkossa vastaanottaa syötteitä, soveltaa niihin matemaattista muunnosta ja tuottaa lähdön. Tulot kerrotaan painoilla, jotka edustavat hermosolujen välisten yhteyksien vahvuutta. Lisäksi jokaiseen neuroniin lisätään usein harhatermi, mikä mahdollistaa hermosolujen vasteen hienosäädön. Painotetut tulot ja bias-termi ohjataan sitten aktivointifunktion läpi, joka tuo verkkoon epälineaarisuuden.
Aktivointitoiminto määrittää neuronin ulostulon sen tulojen perusteella. Yleisiä aktivointitoimintoja ovat sigmoiditoiminto, joka kartoittaa syötteet arvoiksi välillä 0 ja 1, ja tasasuuntautunut lineaarinen yksikkö (ReLU) -toiminto, joka tulostaa tulon, jos se on positiivinen ja 0 muussa tapauksessa. Aktivointitoiminnon valinta riippuu käsiteltävästä ongelmasta ja verkon halutuista ominaisuuksista.
Harjoittelun aikana hermoverkko säätää neuroniensa painoja ja biasioita minimoimaan eron ennustettujen ja haluttujen lähtöjen välillä käyttämällä prosessia, jota kutsutaan backpropagationiksi. Backpropagation laskee virheen gradientin suhteessa jokaiseen painoon ja harhaan, jolloin verkko voi päivittää ne tavalla, joka vähentää virhettä. Tämä iteratiivinen prosessi jatkuu, kunnes verkko saavuttaa tilan, jossa virhe on minimoitu, ja se voi tehdä tarkkoja ennusteita uudesta, näkemättömästä datasta.
Neuroverkot ovat osoittautuneet erittäin tehokkaiksi monissa sovelluksissa, mukaan lukien kuvan ja puheentunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja suositusjärjestelmissä. Esimerkiksi kuvantunnistuksessa hermoverkko voi oppia tunnistamaan esineitä analysoimalla tuhansia tai jopa miljoonia merkittyjä kuvia. Kaappaamalla datan taustalla olevat kuviot ja ominaisuudet, hermoverkot voivat yleistää tietonsa ja tehdä tarkkoja ennusteita näkymättömistä kuvista.
Neuraaliverkko on laskennallinen malli, joka on saanut inspiraationsa ihmisen aivojen rakenteesta ja toiminnasta. Se koostuu toisiinsa yhdistetyistä keinotekoisista hermosoluista, jotka on järjestetty kerroksiin, ja jokainen neuroni soveltaa matemaattista muutosta tuloihinsa ja välittää tuloksen aktivointifunktion kautta. Harjoitteluprosessin aikana hermoverkot säätelevät painojaan ja poikkeamiaan minimoimaan eron ennustettujen ja haluttujen tulosten välillä. Näin he voivat tunnistaa kuvioita, tehdä ennusteita ja ratkaista monimutkaisia ongelmia.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Suuria tietoja pilvimallien harjoitteluun:
- Pitäisikö tietoja edustavien ominaisuuksien olla numeerisessa muodossa ja järjestetty ominaisuussarakkeisiin?
- Mikä on koneoppimisen oppimisnopeus?
- Jaetaanko yleensä suositeltu data koulutuksen ja arvioinnin välillä vastaavasti 80–20 %?
- Entä ML-mallien käyttäminen hybridikokoonpanossa, jossa olemassa olevat mallit toimivat paikallisesti ja tulokset lähetetään pilveen?
- Kuinka ladata big dataa tekoälymalliin?
- Mitä mallin palveleminen tarkoittaa?
- Miksi datan sijoittamista pilveen pidetään parhaana tapana työskennellä suurten tietojoukkojen kanssa koneoppimista varten?
- Milloin Google Transfer Appliancea suositellaan suurten tietojoukkojen siirtämiseen?
- Mikä on gsutilin tarkoitus ja miten se helpottaa nopeampia siirtotöitä?
- Miten Google Cloud Storagea (GCS) voidaan käyttää harjoitustietojen tallentamiseen?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Big data koulutusmalleille pilvessä