Neurónová sieť je výpočtový model inšpirovaný štruktúrou a fungovaním ľudského mozgu. Ide o základnú zložku umelej inteligencie, konkrétne v oblasti strojového učenia. Neurónové siete sú navrhnuté tak, aby spracovávali a interpretovali zložité vzorce a vzťahy v údajoch, čo im umožňuje predpovedať, rozpoznávať vzorce a riešiť problémy.
Vo svojom jadre sa neurónová sieť skladá z prepojených uzlov, známych ako umelé neuróny alebo jednoducho „neuróny“. Tieto neuróny sú organizované do vrstiev, pričom každá vrstva vykonáva špecifické výpočty. Najbežnejším typom neurónovej siete je dopredná neurónová sieť, kde informácie prúdia jedným smerom, zo vstupnej vrstvy cez skryté vrstvy do výstupnej vrstvy.
Každý neurón v neurónovej sieti prijíma vstupy, aplikuje na ne matematickú transformáciu a vytvára výstup. Vstupy sú vynásobené váhami, ktoré predstavujú silu spojení medzi neurónmi. Okrem toho sa ku každému neurónu často pridáva výraz skreslenia, ktorý umožňuje jemné doladenie reakcie neurónu. Vážené vstupy a predpätie potom prechádzajú cez aktivačnú funkciu, ktorá zavádza do siete nelinearitu.
Aktivačná funkcia určuje výstup neurónu na základe jeho vstupov. Medzi bežné aktivačné funkcie patrí sigmoidná funkcia, ktorá mapuje vstupy na hodnoty medzi 0 a 1, a funkcia rektifikovaných lineárnych jednotiek (ReLU), ktorá odošle vstup, ak je kladný a v opačnom prípade 0. Voľba aktivačnej funkcie závisí od daného problému a požadovaných vlastností siete.
Počas tréningu neurónová sieť upravuje váhy a odchýlky svojich neurónov, aby sa minimalizoval rozdiel medzi predpovedanými výstupmi a požadovanými výstupmi pomocou procesu nazývaného backpropagation. Backpropagation vypočítava gradient chyby vzhľadom na každú váhu a odchýlku, čo umožňuje sieti aktualizovať ich spôsobom, ktorý znižuje chybu. Tento iteračný proces pokračuje, kým sieť nedosiahne stav, kedy je chyba minimalizovaná a môže robiť presné predpovede na nových, neviditeľných údajoch.
Neurónové siete sa ukázali ako vysoko efektívne v širokej škále aplikácií, vrátane rozpoznávania obrazu a reči, spracovania prirodzeného jazyka a odporúčacích systémov. Napríklad pri rozpoznávaní obrázkov sa neurónová sieť môže naučiť identifikovať objekty analýzou tisícov alebo dokonca miliónov označených obrázkov. Zachytením základných vzorov a funkcií v údajoch môžu neurónové siete zovšeobecniť svoje znalosti a urobiť presné predpovede na neviditeľných obrázkoch.
Neurónová sieť je výpočtový model inšpirovaný štruktúrou a fungovaním ľudského mozgu. Pozostáva zo vzájomne prepojených umelých neurónov organizovaných do vrstiev, pričom každý neurón aplikuje na svoje vstupy matematickú transformáciu a výsledok prenesie cez aktivačnú funkciu. V procese tréningu neurónové siete upravujú svoje váhy a odchýlky, aby minimalizovali rozdiel medzi predpokladanými a požadovanými výstupmi. To im umožňuje rozpoznávať vzorce, robiť predpovede a riešiť zložité problémy.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Veľké dáta pre tréningové modely v cloude:
- Mali by byť prvky reprezentujúce údaje v číselnom formáte a usporiadané do stĺpcov prvkov?
- Aká je miera učenia v strojovom učení?
- Je zvyčajne odporúčané rozdelenie údajov medzi školenie a hodnotenie približne 80 % až 20 %?
- Čo tak spustiť modely ML v hybridnom nastavení s existujúcimi modelmi spustenými lokálne s výsledkami odosielanými do cloudu?
- Ako načítať veľké dáta do modelu AI?
- Čo znamená slúžiť modelke?
- Prečo sa umiestňovanie údajov do cloudu považuje za najlepší prístup pri práci s veľkými súbormi údajov pre strojové učenie?
- Kedy sa odporúča zariadenie na prenos Google na prenos veľkých množín údajov?
- Aký je účel nástroja gsutil a ako uľahčuje rýchlejší prenos úloh?
- Ako sa dá Google Cloud Storage (GCS) použiť na ukladanie tréningových údajov?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v časti Big data pre tréningové modely v cloude