Στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, συγκεκριμένα στον τομέα των μοντέλων εκπαίδευσης για εντοπισμό λέξεων-κλειδιών, μπορούν να εξεταστούν αρκετοί αλγόριθμοι. Ωστόσο, ένας αλγόριθμος που ξεχωρίζει ως ιδιαίτερα κατάλληλος για αυτήν την εργασία είναι το Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο (CNN).
Τα CNN έχουν χρησιμοποιηθεί ευρέως και έχουν αποδειχθεί επιτυχημένα σε διάφορες εργασίες όρασης υπολογιστή, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνας και της ανίχνευσης αντικειμένων. Η ικανότητά τους να καταγράφουν αποτελεσματικά χωρικές εξαρτήσεις και να μαθαίνουν ιεραρχικές αναπαραστάσεις τους καθιστά μια εξαιρετική επιλογή για τον εντοπισμό λέξεων-κλειδιών, όπου ο στόχος είναι να προσδιορίσουν συγκεκριμένες λέξεις ή φράσεις σε μια δεδομένη είσοδο.
Η αρχιτεκτονική ενός CNN αποτελείται από πολλαπλά επίπεδα, συμπεριλαμβανομένων των συνελικτικών επιπέδων, των επιπέδων συγκέντρωσης και των πλήρως συνδεδεμένων επιπέδων. Τα συνελικτικά επίπεδα εκτελούν εξαγωγή χαρακτηριστικών, εφαρμόζοντας ένα σύνολο φίλτρων που μπορούν να μάθουν στα δεδομένα εισόδου. Αυτά τα φίλτρα εντοπίζουν διάφορα μοτίβα και χαρακτηριστικά στα δεδομένα, όπως άκρες, γωνίες ή υφές. Στη συνέχεια, τα στρώματα συγκέντρωσης μειώνουν τις χωρικές διαστάσεις των εξαγόμενων χαρακτηριστικών, ενώ διατηρούν τα σημαντικά χαρακτηριστικά τους. Τέλος, τα πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα συνδυάζουν τα χαρακτηριστικά που έχουν μάθει τα προηγούμενα επίπεδα και κάνουν τις τελικές προβλέψεις.
Για την εκπαίδευση ενός CNN για εντοπισμό λέξεων-κλειδιών, απαιτείται ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτα, που αποτελείται από δείγματα ήχου και τις αντίστοιχες λέξεις-κλειδιά τους. Τα ηχητικά δείγματα μπορούν να μετατραπούν σε φασματογράμματα, τα οποία είναι οπτικές αναπαραστάσεις του περιεχομένου συχνότητας των σημάτων ήχου με την πάροδο του χρόνου. Αυτά τα φασματογράμματα χρησιμεύουν ως είσοδος στο CNN.
Κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας, το CNN μαθαίνει να αναγνωρίζει μοτίβα και χαρακτηριστικά στα φασματογράμματα που είναι ενδεικτικά της παρουσίας των λέξεων-κλειδιών. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω μιας επαναληπτικής διαδικασίας βελτιστοποίησης που ονομάζεται backpropagation, όπου το δίκτυο προσαρμόζει τα βάρη και τις προκαταλήψεις του για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ των προβλέψεών του και των ετικετών αλήθειας εδάφους. Η βελτιστοποίηση συνήθως εκτελείται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους που βασίζονται σε gradient descent, όπως η στοχαστική gradient descent (SGD) ή ο Adam.
Μόλις εκπαιδευτεί το CNN, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να εντοπίσει λέξεις-κλειδιά σε νέα δείγματα ήχου, τροφοδοτώντας τα μέσω του δικτύου και εξετάζοντας την έξοδο του δικτύου. Η έξοδος μπορεί να είναι μια κατανομή πιθανότητας σε ένα σύνολο προκαθορισμένων λέξεων-κλειδιών, υποδεικνύοντας την πιθανότητα να υπάρχει κάθε λέξη-κλειδί στην είσοδο.
Αξίζει να σημειωθεί ότι η απόδοση του CNN για τον εντοπισμό λέξεων-κλειδιών εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα και την ποικιλομορφία των δεδομένων εκπαίδευσης. Ένα μεγαλύτερο και πιο διαφοροποιημένο σύνολο δεδομένων μπορεί να βοηθήσει το δίκτυο να γενικεύσει καλύτερα σε μη ορατά δείγματα και να βελτιώσει την ακρίβειά του. Επιπλέον, τεχνικές όπως η αύξηση δεδομένων, όπου τα δεδομένα εκπαίδευσης επεκτείνονται τεχνητά με την εφαρμογή τυχαίων μετασχηματισμών, μπορούν να βελτιώσουν περαιτέρω την απόδοση του CNN.
Ο αλγόριθμος Convolutional Neural Network (CNN) είναι κατάλληλος για μοντέλα εκπαίδευσης για εντοπισμό λέξεων-κλειδιών. Η ικανότητά του να καταγράφει χωρικές εξαρτήσεις και να μαθαίνει ιεραρχικές αναπαραστάσεις το καθιστά αποτελεσματικό στον εντοπισμό συγκεκριμένων λέξεων ή φράσεων μέσα σε δείγματα ήχου. Χρησιμοποιώντας επισημασμένα φασματογράμματα ως είσοδο και βελτιστοποιώντας το δίκτυο μέσω οπίσθιας διάδοσης, το CNN μπορεί να εκπαιδευτεί να αναγνωρίζει μοτίβα ενδεικτικά της παρουσίας λέξεων-κλειδιών. Η απόδοση του CNN μπορεί να βελτιωθεί χρησιμοποιώντας ένα ποικίλο και επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning