V oblasti umelej inteligencie, konkrétne v oblasti tréningových modelov pre vyhľadávanie kľúčových slov, prichádza do úvahy niekoľko algoritmov. Avšak jeden algoritmus, ktorý vyniká ako obzvlášť vhodný pre túto úlohu, je konvolučná neurónová sieť (CNN).
CNN sa široko používajú a osvedčili sa ako úspešné v rôznych úlohách počítačového videnia, vrátane rozpoznávania obrazu a detekcie objektov. Ich schopnosť efektívne zachytiť priestorové závislosti a naučiť sa hierarchické reprezentácie z nich robí vynikajúcu voľbu pre vyhľadávanie kľúčových slov, kde je cieľom identifikovať konkrétne slová alebo frázy v rámci daného vstupu.
Architektúra CNN pozostáva z viacerých vrstiev vrátane konvolučných vrstiev, združovacích vrstiev a plne prepojených vrstiev. Konvolučné vrstvy vykonávajú extrakciu funkcií aplikovaním súboru naučiteľných filtrov na vstupné dáta. Tieto filtre zisťujú rôzne vzory a prvky v údajoch, ako sú hrany, rohy alebo textúry. Združovacie vrstvy potom zmenšia priestorové rozmery extrahovaných prvkov pri zachovaní ich dôležitých charakteristík. Nakoniec plne prepojené vrstvy kombinujú vlastnosti naučené predchádzajúcimi vrstvami a vytvárajú konečné predpovede.
Na trénovanie CNN na vyhľadávanie kľúčových slov je potrebný označený súbor údajov pozostávajúci zo zvukových ukážok a ich zodpovedajúcich kľúčových slov. Zvukové vzorky je možné previesť na spektrogramy, ktoré sú vizuálnou reprezentáciou frekvenčného obsahu zvukových signálov v priebehu času. Tieto spektrogramy slúžia ako vstup do CNN.
Počas tréningového procesu sa CNN učí rozpoznávať vzory a znaky v spektrogramoch, ktoré svedčia o prítomnosti kľúčových slov. Dosahuje sa to prostredníctvom iteratívneho optimalizačného procesu nazývaného backpropagation, kde sieť upravuje svoje váhy a odchýlky, aby sa minimalizoval rozdiel medzi jej predpoveďami a základnými pravdivostnými štítkami. Optimalizácia sa zvyčajne vykonáva pomocou algoritmov založených na gradiente zostupu, ako je napríklad stochastický gradient zostup (SGD) alebo Adam.
Akonáhle je CNN vyškolená, môže byť použitá na nájdenie kľúčových slov v nových zvukových vzorkách tým, že ich prenesiete cez sieť a preskúmate výstup siete. Výstupom môže byť rozdelenie pravdepodobnosti v rámci množiny preddefinovaných kľúčových slov, čo naznačuje pravdepodobnosť prítomnosti každého kľúčového slova vo vstupe.
Stojí za zmienku, že výkon CNN pre vyhľadávanie kľúčových slov do značnej miery závisí od kvality a rozmanitosti tréningových údajov. Väčší a rôznorodejší súbor údajov môže pomôcť sieti lepšie zovšeobecniť na neviditeľné vzorky a zlepšiť jej presnosť. Okrem toho techniky, ako je augmentácia údajov, kde sa tréningové údaje umelo rozširujú aplikáciou náhodných transformácií, môžu ďalej zvýšiť výkon CNN.
Algoritmus konvolučnej neurónovej siete (CNN) je vhodný na trénovanie modelov na vyhľadávanie kľúčových slov. Jeho schopnosť zachytiť priestorové závislosti a naučiť sa hierarchické reprezentácie ho robí efektívnym pri identifikácii konkrétnych slov alebo fráz v rámci zvukových vzoriek. Použitím označených spektrogramov ako vstupu a optimalizáciou siete prostredníctvom spätného šírenia sa CNN môže naučiť rozpoznávať vzory indikujúce prítomnosť kľúčových slov. Výkon CNN je možné zlepšiť použitím rôznorodého a rozšíreného tréningového súboru údajov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning