Neuronová síť je výpočtový model inspirovaný strukturou a fungováním lidského mozku. Je základní složkou umělé inteligence, konkrétně v oblasti strojového učení. Neuronové sítě jsou navrženy tak, aby zpracovávaly a interpretovaly složité vzorce a vztahy v datech, což jim umožňuje předpovídat, rozpoznávat vzorce a řešit problémy.
Ve svém jádru se neuronová síť skládá z propojených uzlů, známých jako umělé neurony nebo jednoduše „neurony“. Tyto neurony jsou organizovány do vrstev, přičemž každá vrstva provádí specifické výpočty. Nejběžnějším typem neuronové sítě je dopředná neuronová síť, kde informace proudí jedním směrem, ze vstupní vrstvy přes skryté vrstvy do výstupní vrstvy.
Každý neuron v neuronové síti přijímá vstupy, aplikuje na ně matematickou transformaci a vytváří výstup. Vstupy jsou násobeny váhami, které představují sílu spojení mezi neurony. Kromě toho je ke každému neuronu často přidán termín zkreslení, který umožňuje jemné doladění reakce neuronu. Vážené vstupy a zkreslení pak procházejí aktivační funkcí, která zavádí do sítě nelinearitu.
Aktivační funkce určuje výstup neuronu na základě jeho vstupů. Mezi běžné aktivační funkce patří sigmoidní funkce, která mapuje vstupy na hodnoty mezi 0 a 1, a funkce rektifikované lineární jednotky (ReLU), která vydává vstup, pokud je kladný a v opačném případě 0. Volba aktivační funkce závisí na daném problému a požadovaných vlastnostech sítě.
Během tréninku neuronová síť upravuje váhy a zkreslení svých neuronů tak, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládanými výstupy a požadovanými výstupy pomocí procesu zvaného backpropagation. Backpropagation vypočítává gradient chyby s ohledem na každou váhu a vychýlení, což umožňuje síti aktualizovat je způsobem, který snižuje chybu. Tento iterativní proces pokračuje, dokud síť nedosáhne stavu, kdy je chyba minimalizována, a může provádět přesné předpovědi na nová, neviditelná data.
Neuronové sítě se ukázaly jako vysoce efektivní v celé řadě aplikací, včetně rozpoznávání obrazu a řeči, zpracování přirozeného jazyka a systémů doporučení. Například při rozpoznávání obrázků se neuronová síť může naučit identifikovat objekty analýzou tisíců nebo dokonce milionů označených obrázků. Zachycením základních vzorců a funkcí v datech mohou neuronové sítě zobecnit své znalosti a provádět přesné předpovědi na neviditelných snímcích.
Neuronová síť je výpočtový model inspirovaný strukturou a fungováním lidského mozku. Skládá se z propojených umělých neuronů organizovaných do vrstev, přičemž každý neuron aplikuje na své vstupy matematickou transformaci a výsledek předává aktivační funkci. Neuronové sítě v procesu tréninku upravují své váhy a odchylky, aby minimalizovaly rozdíl mezi předpokládanými a požadovanými výstupy. To jim umožňuje rozpoznávat vzorce, dělat předpovědi a řešit složité problémy.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Velká data pro tréninkové modely v cloudu:
- Měly by být prvky představující data v číselném formátu a uspořádány do sloupců prvků?
- Jaká je rychlost učení ve strojovém učení?
- Blíží se obvykle doporučované rozdělení dat mezi školením a hodnocením odpovídajícím způsobem 80 % až 20 %?
- Co takhle spouštět modely ML v hybridním nastavení se stávajícími modely spuštěnými lokálně s výsledky zasílanými do cloudu?
- Jak načíst velká data do modelu AI?
- Co znamená sloužit modelce?
- Proč je umístění dat do cloudu považováno za nejlepší přístup při práci s velkými datovými sadami pro strojové učení?
- Kdy se Google Transfer Appliance doporučuje pro přenos velkých datových sad?
- Jaký je účel gsutil a jak usnadňuje rychlejší přenos úloh?
- Jak lze službu Google Cloud Storage (GCS) použít k ukládání tréninkových dat?
Prohlédněte si další otázky a odpovědi v části Big data pro tréninkové modely v cloudu