U području umjetne inteligencije, posebno u području modela obuke za uočavanje ključnih riječi, može se razmotriti nekoliko algoritama. Međutim, jedan algoritam koji se ističe kao posebno prikladan za ovaj zadatak je konvolucijska neuronska mreža (CNN).
CNN-ovi su naširoko korišteni i dokazani su uspješni u raznim zadacima računalnog vida, uključujući prepoznavanje slika i detekciju objekata. Njihova sposobnost učinkovitog hvatanja prostornih ovisnosti i učenja hijerarhijskih prikaza čini ih izvrsnim izborom za uočavanje ključnih riječi, gdje je cilj identificirati određene riječi ili fraze unutar danog unosa.
Arhitektura CNN-a sastoji se od višestrukih slojeva, uključujući konvolucijske slojeve, skupne slojeve i potpuno povezane slojeve. Konvolucijski slojevi izvode ekstrakciju značajki primjenom skupa filtara koji se mogu naučiti na ulazne podatke. Ovi filtri otkrivaju različite uzorke i značajke u podacima, poput rubova, kutova ili tekstura. Slojevi udruživanja tada smanjuju prostorne dimenzije izdvojenih značajki, zadržavajući njihove važne karakteristike. Konačno, potpuno povezani slojevi kombiniraju značajke koje su naučili prethodni slojevi i daju konačna predviđanja.
Za obuku CNN-a za uočavanje ključnih riječi potreban je označen skup podataka koji se sastoji od audio uzoraka i njihovih odgovarajućih ključnih riječi. Audio uzorci mogu se pretvoriti u spektrograme, koji su vizualni prikazi sadržaja frekvencije audio signala tijekom vremena. Ovi spektrogrami služe kao ulaz za CNN.
Tijekom procesa obuke, CNN uči prepoznati obrasce i značajke u spektrogramima koji ukazuju na prisutnost ključnih riječi. To se postiže iterativnim procesom optimizacije koji se naziva backpropagation, gdje mreža prilagođava svoje težine i pristranosti kako bi smanjila razliku između svojih predviđanja i osnovnih oznaka istine. Optimizacija se obično izvodi pomoću algoritama temeljenih na gradijentnom spuštanju, kao što je stohastički gradijentni spust (SGD) ili Adam.
Nakon što se CNN osposobi, može se koristiti za uočavanje ključnih riječi u novim audio uzorcima tako što će ih poslati kroz mrežu i ispitati izlaz mreže. Izlaz može biti distribucija vjerojatnosti preko skupa unaprijed definiranih ključnih riječi, pokazujući vjerojatnost da će svaka ključna riječ biti prisutna u ulazu.
Vrijedno je napomenuti da izvedba CNN-a za uočavanje ključnih riječi uvelike ovisi o kvaliteti i raznolikosti podataka o obuci. Veći i raznolikiji skup podataka može pomoći mreži da bolje generalizira nevidljive uzorke i poboljša svoju točnost. Osim toga, tehnike kao što je povećanje podataka, gdje se podaci za obuku umjetno proširuju primjenom nasumičnih transformacija, mogu dodatno poboljšati izvedbu CNN-a.
Algoritam konvolucijske neuronske mreže (CNN) prikladan je za obuku modela za uočavanje ključnih riječi. Njegova sposobnost hvatanja prostornih ovisnosti i učenja hijerarhijskih prikaza čini ga učinkovitim u identificiranju specifičnih riječi ili fraza unutar audio uzoraka. Korištenjem označenih spektrograma kao ulaznih podataka i optimiziranjem mreže putem povratnog širenja, CNN se može osposobiti da prepoznaje obrasce koji ukazuju na prisutnost ključnih riječi. Učinkovitost CNN-a može se poboljšati korištenjem raznolikog i proširenog skupa podataka za obuku.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)