Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αποτελεί θεμελιώδες στοιχείο της τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά στον τομέα της μηχανικής μάθησης. Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για να επεξεργάζονται και να ερμηνεύουν πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις σε δεδομένα, επιτρέποντάς τους να κάνουν προβλέψεις, να αναγνωρίζουν μοτίβα και να λύνουν προβλήματα.
Στον πυρήνα του, ένα νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από διασυνδεδεμένους κόμβους, γνωστούς ως τεχνητούς νευρώνες ή απλά «νευρώνες». Αυτοί οι νευρώνες είναι οργανωμένοι σε στρώματα, με κάθε στρώμα να εκτελεί συγκεκριμένους υπολογισμούς. Ο πιο συνηθισμένος τύπος νευρωνικού δικτύου είναι το νευρωνικό δίκτυο τροφοδοσίας, όπου οι πληροφορίες ρέουν προς μία κατεύθυνση, από το επίπεδο εισόδου μέσω των κρυφών στρωμάτων στο επίπεδο εξόδου.
Κάθε νευρώνας σε ένα νευρωνικό δίκτυο λαμβάνει εισόδους, εφαρμόζει έναν μαθηματικό μετασχηματισμό σε αυτές και παράγει μια έξοδο. Οι είσοδοι πολλαπλασιάζονται με βάρη, τα οποία αντιπροσωπεύουν την ισχύ των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων. Επιπλέον, ένας όρος μεροληψίας προστίθεται συχνά σε κάθε νευρώνα, ο οποίος επιτρέπει τη λεπτομερή ρύθμιση της απόκρισης του νευρώνα. Στη συνέχεια, οι σταθμισμένες είσοδοι και ο όρος πόλωσης περνούν μέσω μιας συνάρτησης ενεργοποίησης, η οποία εισάγει τη μη γραμμικότητα στο δίκτυο.
Η συνάρτηση ενεργοποίησης καθορίζει την έξοδο ενός νευρώνα με βάση τις εισόδους του. Οι κοινές συναρτήσεις ενεργοποίησης περιλαμβάνουν τη σιγμοειδή συνάρτηση, η οποία αντιστοιχίζει τις εισόδους σε τιμές μεταξύ 0 και 1, και τη συνάρτηση διορθωμένης γραμμικής μονάδας (ReLU), η οποία εξάγει την είσοδο εάν είναι θετική και 0 διαφορετικά. Η επιλογή της λειτουργίας ενεργοποίησης εξαρτάται από το πρόβλημα και τις επιθυμητές ιδιότητες του δικτύου.
Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το νευρωνικό δίκτυο προσαρμόζει τα βάρη και τις προκαταλήψεις των νευρώνων του για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ των προβλεπόμενων εξόδων και των επιθυμητών εξόδων, χρησιμοποιώντας μια διαδικασία που ονομάζεται backpropagation. Η backpropagation υπολογίζει τη διαβάθμιση του σφάλματος σε σχέση με κάθε βάρος και προκατάληψη, επιτρέποντας στο δίκτυο να τα ενημερώσει με τρόπο που να μειώνει το σφάλμα. Αυτή η επαναληπτική διαδικασία συνεχίζεται έως ότου το δίκτυο φτάσει σε μια κατάσταση όπου το σφάλμα ελαχιστοποιείται και μπορεί να κάνει ακριβείς προβλέψεις για νέα, αόρατα δεδομένα.
Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν αποδειχθεί εξαιρετικά αποτελεσματικά σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τα συστήματα συστάσεων. Για παράδειγμα, στην αναγνώριση εικόνων, ένα νευρωνικό δίκτυο μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει αντικείμενα αναλύοντας χιλιάδες ή και εκατομμύρια εικόνες με ετικέτα. Καταγράφοντας τα υποκείμενα μοτίβα και τα χαρακτηριστικά στα δεδομένα, τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να γενικεύσουν τις γνώσεις τους και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις για αόρατες εικόνες.
Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αποτελείται από διασυνδεδεμένους τεχνητούς νευρώνες οργανωμένους σε στρώματα, με κάθε νευρώνα να εφαρμόζει έναν μαθηματικό μετασχηματισμό στις εισόδους του και να περνά το αποτέλεσμα μέσω μιας συνάρτησης ενεργοποίησης. Μέσω της διαδικασίας εκπαίδευσης, τα νευρωνικά δίκτυα προσαρμόζουν τα βάρη και τις προκαταλήψεις τους για να ελαχιστοποιήσουν τη διαφορά μεταξύ των προβλεπόμενων και των επιθυμητών εξόδων. Αυτό τους επιτρέπει να αναγνωρίζουν μοτίβα, να κάνουν προβλέψεις και να λύνουν σύνθετα προβλήματα.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Μεγάλα δεδομένα για εκπαιδευτικά μοντέλα στο cloud:
- Πρέπει τα χαρακτηριστικά που αντιπροσωπεύουν δεδομένα να είναι σε αριθμητική μορφή και να είναι οργανωμένα σε στήλες χαρακτηριστικών;
- Ποιο είναι το ποσοστό μάθησης στη μηχανική μάθηση;
- Είναι η συνήθως συνιστώμενη κατανομή δεδομένων μεταξύ εκπαίδευσης και αξιολόγησης κοντά στο 80% έως 20% αντίστοιχα;
- Τι θα λέγατε για την εκτέλεση μοντέλων ML σε μια υβριδική εγκατάσταση, με υπάρχοντα μοντέλα που εκτελούνται τοπικά και τα αποτελέσματα αποστέλλονται στο cloud;
- Πώς να φορτώσετε μεγάλα δεδομένα σε μοντέλο AI;
- Τι σημαίνει η εξυπηρέτηση ενός μοντέλου;
- Γιατί η τοποθέτηση δεδομένων στο cloud θεωρείται η καλύτερη προσέγγιση όταν εργάζεστε με μεγάλα σύνολα δεδομένων για μηχανική εκμάθηση;
- Πότε συνιστάται το Google Transfer Appliance για τη μεταφορά μεγάλων συνόλων δεδομένων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του gsutil και πώς διευκολύνει τις ταχύτερες εργασίες μεταφοράς;
- Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί το Google Cloud Storage (GCS) για την αποθήκευση δεδομένων εκπαίδευσης;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Big data για μοντέλα εκπαίδευσης στο cloud