Neuronska mreža je računalni model inspiriran strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. To je temeljna komponenta umjetne inteligencije, posebno u području strojnog učenja. Neuronske mreže dizajnirane su za obradu i tumačenje složenih obrazaca i odnosa u podacima, omogućujući im predviđanje, prepoznavanje uzoraka i rješavanje problema.
U svojoj srži, neuronska mreža se sastoji od međusobno povezanih čvorova, poznatih kao umjetni neuroni ili jednostavno "neuroni". Ti su neuroni organizirani u slojeve, a svaki sloj izvodi specifične proračune. Najčešća vrsta neuronske mreže je neuronska mreža s unaprijednim prijenosom, gdje informacije teku u jednom smjeru, od ulaznog sloja preko skrivenih slojeva do izlaznog sloja.
Svaki neuron u neuronskoj mreži prima ulaze, primjenjuje matematičku transformaciju na njih i proizvodi izlaz. Ulazi se množe s težinama koje predstavljaju snagu veza između neurona. Uz to, svakom neuronu često se dodaje izraz pristranosti, što omogućuje fino podešavanje odgovora neurona. Ponderirani ulazi i bias član zatim prolaze kroz aktivacijsku funkciju, koja uvodi nelinearnost u mrežu.
Aktivacijska funkcija određuje izlaz neurona na temelju njegovih ulaza. Uobičajene aktivacijske funkcije uključuju sigmoidnu funkciju, koja preslikava ulaze u vrijednosti između 0 i 1, i funkciju ispravljene linearne jedinice (ReLU), koja daje izlaz ako je unos pozitivan, a 0 u suprotnom. Odabir funkcije aktivacije ovisi o problemu koji je u pitanju i željenim svojstvima mreže.
Tijekom treninga, neuronska mreža prilagođava težine i pristranosti svojih neurona kako bi smanjila razliku između predviđenih izlaza i željenih izlaza, koristeći proces koji se zove povratno širenje. Propagacija unatrag izračunava gradijent pogreške s obzirom na svaku težinu i pristranost, dopuštajući mreži da ih ažurira na način koji smanjuje pogrešku. Ovaj iterativni proces se nastavlja sve dok mreža ne dosegne stanje u kojem je pogreška minimizirana i može napraviti točna predviđanja na novim, nevidljivim podacima.
Neuronske mreže pokazale su se vrlo učinkovitima u širokom rasponu aplikacija, uključujući prepoznavanje slike i govora, obradu prirodnog jezika i sustave preporuka. Na primjer, u prepoznavanju slika, neuronska mreža može naučiti identificirati objekte analizirajući tisuće ili čak milijune označenih slika. Hvatanjem temeljnih obrazaca i značajki u podacima, neuronske mreže mogu generalizirati svoje znanje i napraviti točna predviđanja na nevidljivim slikama.
Neuronska mreža je računalni model inspiriran strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. Sastoji se od međusobno povezanih umjetnih neurona organiziranih u slojeve, pri čemu svaki neuron primjenjuje matematičku transformaciju na svoje ulaze i propušta rezultat kroz aktivacijsku funkciju. Kroz proces obuke, neuronske mreže prilagođavaju svoje težine i pristranosti kako bi smanjile razliku između predviđenih i željenih rezultata. To im omogućuje prepoznavanje obrazaca, predviđanje i rješavanje složenih problema.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Veliki podaci za modele treninga u oblaku:
- Trebaju li značajke koje predstavljaju podatke biti u numeričkom formatu i organizirane u stupce značajki?
- Koja je stopa učenja u strojnom učenju?
- Je li obično preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
- Što kažete na pokretanje ML modela u hibridnoj postavci, s postojećim modelima koji se izvode lokalno s rezultatima koji se šalju u oblak?
- Kako učitati velike podatke u AI model?
- Što znači služiti modelu?
- Zašto se stavljanje podataka u oblak smatra najboljim pristupom pri radu s velikim skupovima podataka za strojno učenje?
- Kada se Google Transfer Appliance preporučuje za prijenos velikih skupova podataka?
- Koja je svrha gsutila i kako olakšava brže prijenose poslova?
- Kako se Google Cloud Storage (GCS) može koristiti za pohranu podataka o obuci?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Big data za modele obuke u oblaku