Tehisintellekti valdkonnas, eriti märksõnade leidmise koolitusmudelite valdkonnas, võib kaaluda mitut algoritmi. Üks algoritm, mis selle ülesande jaoks eriti hästi sobib, on aga konvolutsiooniline närvivõrk (CNN).
CNN-e on laialdaselt kasutatud ja need on osutunud edukaks mitmesugustes arvutinägemise ülesannetes, sealhulgas pildituvastuses ja objektide tuvastamises. Nende võime tõhusalt tabada ruumilisi sõltuvusi ja õppida hierarhilisi esitusi teeb neist suurepärase valiku märksõnade leidmiseks, mille eesmärk on tuvastada konkreetsed sõnad või fraasid antud sisendis.
CNN-i arhitektuur koosneb mitmest kihist, sealhulgas konvolutsioonikihtidest, koondkihtidest ja täielikult ühendatud kihist. Konvolutsioonikihid eraldavad funktsioonid, rakendades sisendandmetele õpitavaid filtreid. Need filtrid tuvastavad andmetes mitmesuguseid mustreid ja funktsioone, nagu servad, nurgad või tekstuurid. Ühenduskihid vähendavad seejärel eraldatud objektide ruumilisi mõõtmeid, säilitades samal ajal nende olulised omadused. Lõpuks ühendavad täielikult ühendatud kihid eelmiste kihtide õpitud omadused ja teevad lõplikud ennustused.
CNN-i koolitamiseks märksõnade leidmiseks on vaja märgistatud andmestikku, mis koosneb helinäidistest ja neile vastavatest märksõnadest. Heli näidiseid saab teisendada spektrogrammideks, mis kujutavad visuaalselt helisignaalide sageduse sisu aja jooksul. Need spektrogrammid on CNN-i sisendiks.
Koolitusprotsessi käigus õpib CNN ära tundma spektrogrammides mustreid ja tunnuseid, mis viitavad märksõnade olemasolule. See saavutatakse iteratiivse optimeerimisprotsessiga, mida nimetatakse tagasilevitamiseks, kus võrk kohandab oma kaalusid ja nihkeid, et minimeerida erinevust oma ennustuste ja põhitõemärgiste vahel. Optimeerimine toimub tavaliselt gradiendi laskumisel põhinevate algoritmide abil, nagu stohhastiline gradient laskumine (SGD) või Adam.
Kui CNN on koolitatud, saab seda kasutada uutes helinäidistes märksõnade tuvastamiseks, edastades need võrgu kaudu ja uurides võrgu väljundit. Väljund võib olla eelmääratletud märksõnade komplekti tõenäosusjaotus, mis näitab iga märksõna esinemise tõenäosust sisendis.
Väärib märkimist, et CNN-i toimivus märksõnade leidmisel sõltub suuresti koolitusandmete kvaliteedist ja mitmekesisusest. Suurem ja mitmekesisem andmestik võib aidata võrgul paremini üldistada nähtamatutele näidistele ja parandada selle täpsust. Lisaks võivad CNN-i jõudlust veelgi parandada sellised meetodid nagu andmete suurendamine, kus treeningandmeid kunstlikult laiendatakse juhuslike teisenduste rakendamisega.
Convolutional Neural Network (CNN) algoritm sobib hästi märksõna leidmise mudelite jaoks. Selle võime tabada ruumilisi sõltuvusi ja õppida hierarhilisi esitusi muudab selle tõhusaks konkreetsete sõnade või fraaside tuvastamisel helinäidistes. Kasutades sisendina märgistatud spektrogramme ja optimeerides võrku tagasi levitamise kaudu, saab CNN-i koolitada ära tundma märksõnade olemasolule viitavaid mustreid. CNN-i jõudlust saab parandada mitmekesise ja täiustatud koolitusandmete kogumi abil.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)