En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la sfero de trejnado-modeloj por ŝlosilvorta ekvido, pluraj algoritmoj povas esti pripensitaj. Tamen, unu algoritmo kiu elstaras kiel precipe taŭga por ĉi tiu tasko estas la Convolutional Neural Network (CNN).
CNNoj estis vaste uzitaj kaj pruvitaj sukcesaj en diversaj komputilvidaj taskoj, inkluzive de bildrekono kaj objektodetekto. Ilia kapablo efike kapti spacajn dependecojn kaj lerni hierarkiajn reprezentojn igas ilin bonega elekto por ŝlosilvorta ekvido, kie la celo estas identigi specifajn vortojn aŭ frazojn ene de antaŭfiksita enigo.
La arkitekturo de CNN konsistas el multoblaj tavoloj, inkluzive de konvoluciaj tavoloj, kunigantaj tavoloj kaj plene ligitaj tavoloj. La konvoluciaj tavoloj elfaras trajton-eltiron aplikante aron da lerneblaj filtriloj al la enigdatenoj. Ĉi tiuj filtriloj detektas diversajn ŝablonojn kaj funkciojn en la datumoj, kiel randoj, anguloj aŭ teksturoj. Kunigitaj tavoloj tiam reduktas la spacajn grandecojn de la ĉerpitaj trajtoj, konservante iliajn gravajn karakterizaĵojn. Fine, la plene ligitaj tavoloj kombinas la trajtojn lernitajn de la antaŭaj tavoloj kaj faras la finajn antaŭdirojn.
Por trejni CNN por ŝlosilvortoj, etikedita datumaro estas bezonata, konsistanta el sonprovaĵoj kaj iliaj ekvivalentaj ŝlosilvortoj. La sonprovaĵoj povas esti konvertitaj en spektrogramojn, kiuj estas vidaj reprezentadoj de la frekvencenhavo de la sonsignaloj dum tempo. Tiuj spektrogramoj funkcias kiel la enigaĵo al la CNN.
Dum la trejnadprocezo, la CNN lernas rekoni ŝablonojn kaj ecojn en la spektrogramoj kiuj estas indikaj de la ĉeesto de la ŝlosilvortoj. Tio estas atingita per ripeta optimumigprocezo nomita malantaŭa disvastigo, kie la reto adaptas siajn pezojn kaj biasojn por minimumigi la diferencon inter siaj prognozoj kaj la grundaj veretikedoj. La optimumigo estas tipe farita uzante gradientdeven-bazitajn algoritmojn, kiel ekzemple stokasta gradientdeveno (SGD) aŭ Adamo.
Post kiam la CNN estas trejnita, ĝi povas esti uzata por ekvidi ŝlosilvortojn en novaj sonprovaĵoj nutrante ilin tra la reto kaj ekzamenante la produktaĵon de la reto. La produktaĵo povas esti probablodistribuo super aro de antaŭdifinitaj ŝlosilvortoj, indikante la verŝajnecon de ĉiu ŝlosilvorto ĉeestanta en la enigaĵo.
Indas rimarki, ke la agado de la CNN por ŝlosilvorta ekvido multe dependas de la kvalito kaj diverseco de la trejnaj datumoj. Pli granda kaj pli diversa datumaro povas helpi la reton ĝeneraligi pli bone al neviditaj specimenoj kaj plibonigi ĝian precizecon. Plie, teknikoj kiel ekzemple datenpliigo, kie la trejnaddatenoj estas artefarite vastigitaj aplikante hazardajn transformojn, povas plue plibonigi la efikecon de la CNN.
La algoritmo de Convolutional Neural Network (CNN) taŭgas por trejnado de modeloj por ŝlosilvorta ekvido. Ĝia kapablo kapti spacajn dependecojn kaj lerni hierarkiajn reprezentadojn faras ĝin efika en identigado de specifaj vortoj aŭ frazoj ene de sonprovaĵoj. Utiligante etikeditajn spektrogramojn kiel enigaĵon kaj optimumigante la reton per malantaŭa disvastigo, la CNN povas esti trejnita por rekoni padronojn indikajn de la ĉeesto de ŝlosilvortoj. La agado de la CNN povas esti plibonigita per uzado de diversa kaj pliigita trejna datumaro.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)