Neŭrala reto estas komputila modelo inspirita de la strukturo kaj funkciado de la homa cerbo. Ĝi estas fundamenta komponanto de artefarita inteligenteco, specife en la kampo de maŝina lernado. Neŭralaj retoj estas dizajnitaj por prilabori kaj interpreti kompleksajn padronojn kaj rilatojn en datenoj, permesante al ili fari prognozojn, rekoni padronojn kaj solvi problemojn.
Ĉe ĝia kerno, neŭrala reto konsistas el interligitaj nodoj, konataj kiel artefaritaj neŭronoj aŭ simple "neŭronoj". Tiuj neŭronoj estas fakorganizitaj en tavolojn, kie ĉiu tavolo elfaras specifajn komputadojn. La plej ofta speco de neŭrala reto estas la antaŭenira neŭrala reto, kie informoj fluas en unu direkto, de la enirtavolo tra la kaŝaj tavoloj al la produktaĵtavolo.
Ĉiu neŭrono en neŭrala reto ricevas enigaĵojn, aplikas matematikan transformon al ili kaj produktas produktaĵon. La enigaĵoj estas multobligitaj per pezoj, kiuj reprezentas la forton de la ligoj inter neŭronoj. Plie, biasa termino ofte estas aldonita al ĉiu neŭrono, kio permesas fajnagordi la respondon de la neŭrono. La pezbalancitaj enigaĵoj kaj biasperiodo tiam estas pasitaj tra aktivigfunkcio, kiu enkondukas ne-linearecon en la reto.
La aktiviga funkcio determinas la produktadon de neŭrono surbaze de ĝiaj enigaĵoj. Oftaj aktivigaj funkcioj inkludas la sigmoidan funkcion, kiu mapas enigaĵojn al valoroj inter 0 kaj 1, kaj la rektigita lineara unuo (ReLU) funkcio, kiu eligas la enigaĵon se ĝi estas pozitiva kaj 0 alie. La elekto de aktiviga funkcio dependas de la problemo ĉe mano kaj de la dezirataj propraĵoj de la reto.
Dum trejnado, la neŭrala reto ĝustigas la pezojn kaj biasojn de siaj neŭronoj por minimumigi la diferencon inter la antaŭviditaj produktaĵoj kaj la dezirataj produktaĵoj, uzante procezon nomitan malantaŭa disvastigo. Backpropagation kalkulas la gradienton de la eraro kun respekto al ĉiu pezo kaj biaso, permesante al la reto ĝisdatigi ilin en maniero kiel kiu reduktas la eraron. Ĉi tiu ripeta procezo daŭras ĝis la reto atingas staton kie la eraro estas minimumigita, kaj ĝi povas fari precizajn prognozojn pri novaj, neviditaj datumoj.
Neŭralaj retoj pruvis esti tre efikaj en larĝa gamo de aplikoj, inkluzive de bildo kaj parolrekono, naturlingva prilaborado kaj rekomendsistemoj. Ekzemple, en bildrekono, neŭrala reto povas lerni identigi objektojn analizante milojn aŭ eĉ milionojn da etikeditaj bildoj. Kaptante la subestajn ŝablonojn kaj ecojn en la datenoj, neŭralaj retoj povas ĝeneraligi sian scion kaj fari precizajn prognozojn pri neviditaj bildoj.
Neŭrala reto estas komputila modelo inspirita de la strukturo kaj funkciado de la homa cerbo. Ĝi konsistas el interligitaj artefaritaj neŭronoj organizitaj en tavolojn, kie ĉiu neŭrono aplikas matematikan transformon al siaj enigaĵoj kaj pasas la rezulton tra aktiviga funkcio. Tra la procezo de trejnado, neŭralaj retoj ĝustigas siajn pezojn kaj biasojn por minimumigi la diferencon inter antaŭviditaj kaj dezirataj produktaĵoj. Ĉi tio permesas al ili rekoni ŝablonojn, fari antaŭdirojn kaj solvi kompleksajn problemojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Grandaj datumoj por trejnado de modeloj en la nubo:
- Ĉu funkcioj reprezentantaj datumojn devus esti en nombra formato kaj organizitaj en ĉefkolumnoj?
- Kio estas la lernado en maŝina lernado?
- Ĉu la kutime rekomenditaj datumoj estas dividitaj inter trejnado kaj taksado proksima al 80% ĝis 20% responde?
- Kion pri rulado de ML-modeloj en hibrida aranĝo, kun ekzistantaj modeloj funkciigantaj loke kun rezultoj senditaj al la nubo?
- Kiel ŝargi grandajn datumojn al AI-modelo?
- Kion signifas servi modelon?
- Kial meti datumojn en la nubon estas konsiderata la plej bona aliro kiam oni laboras kun grandaj datumoj por maŝinlernado?
- Kiam la Google Transfer Appliance rekomendas por transloki grandajn datumajn arojn?
- Kio estas la celo de gsutil kaj kiel ĝi faciligas pli rapidajn transigajn laborojn?
- Kiel Google Cloud Storage (GCS) povas esti uzata por stoki trejnajn datumojn?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Grandaj datumoj por trejnado de modeloj en la nubo