Neuronska mreža je računski model inspiriran strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. To je temeljna komponenta umjetne inteligencije, posebno u području mašinskog učenja. Neuronske mreže su dizajnirane da obrađuju i tumače složene obrasce i odnose u podacima, omogućavajući im da predviđaju, prepoznaju obrasce i rješavaju probleme.
U svojoj srži, neuronska mreža se sastoji od međusobno povezanih čvorova, poznatih kao umjetni neuroni ili jednostavno "neuroni". Ovi neuroni su organizirani u slojeve, pri čemu svaki sloj izvodi specifične proračune. Najčešći tip neuronske mreže je neuronska mreža unaprijed, gdje informacije teku u jednom smjeru, od ulaznog sloja preko skrivenih slojeva do izlaznog sloja.
Svaki neuron u neuronskoj mreži prima ulaze, primjenjuje matematičku transformaciju na njih i proizvodi izlaz. Unosi se množe sa težinama, koje predstavljaju snagu veza između neurona. Dodatno, termin pristranosti se često dodaje svakom neuronu, što omogućava fino podešavanje odgovora neurona. Ponderisani ulazi i bias termin se zatim prenose kroz aktivacionu funkciju, koja uvodi nelinearnost u mrežu.
Funkcija aktivacije određuje izlaz neurona na osnovu njegovih ulaza. Uobičajene aktivacijske funkcije uključuju sigmoidnu funkciju, koja preslikava ulaze na vrijednosti između 0 i 1, i funkciju rektificirane linearne jedinice (ReLU), koja daje izlaz ako je pozitivan i 0 u suprotnom. Izbor aktivacijske funkcije ovisi o problemu i željenim svojstvima mreže.
Tokom treninga, neuronska mreža prilagođava težine i predrasude svojih neurona kako bi minimizirala razliku između predviđenih izlaza i željenih izlaza, koristeći proces koji se zove backpropagation. Proširivanje unazad izračunava gradijent greške u odnosu na svaku težinu i pristrasnost, omogućavajući mreži da ih ažurira na način koji smanjuje grešku. Ovaj iterativni proces se nastavlja sve dok mreža ne dostigne stanje u kojem je greška minimizirana i može napraviti tačna predviđanja novih, nevidljivih podataka.
Neuronske mreže su se pokazale kao veoma efikasne u širokom spektru aplikacija, uključujući prepoznavanje slika i govora, obradu prirodnog jezika i sisteme preporuka. Na primjer, u prepoznavanju slika, neuronska mreža može naučiti identificirati objekte analizirajući hiljade ili čak milione označenih slika. Snimanjem osnovnih obrazaca i karakteristika u podacima, neuronske mreže mogu generalizirati svoje znanje i napraviti tačna predviđanja na nevidljivim slikama.
Neuronska mreža je računski model inspiriran strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. Sastoji se od međusobno povezanih umjetnih neurona organiziranih u slojeve, pri čemu svaki neuron primjenjuje matematičku transformaciju na svoje ulaze i prosljeđuje rezultat kroz funkciju aktivacije. Kroz proces obuke, neuronske mreže prilagođavaju svoje težine i predrasude kako bi minimizirale razliku između predviđenih i željenih rezultata. To im omogućava da prepoznaju obrasce, da predviđaju i rješavaju složene probleme.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Veliki podaci za modele treninga u oblaku:
- Trebaju li karakteristike koje predstavljaju podatke biti u numeričkom formatu i organizirane u kolone obilježja?
- Koja je stopa učenja u mašinskom učenju?
- Da li je uobičajeno preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
- Šta kažete na pokretanje ML modela u hibridnoj postavci, s postojećim modelima koji rade lokalno, a rezultati se šalju u oblak?
- Kako učitati velike podatke u AI model?
- Šta znači služiti modelu?
- Zašto se stavljanje podataka u oblak smatra najboljim pristupom kada radite sa velikim skupovima podataka za mašinsko učenje?
- Kada se preporučuje Google Transfer Appliance za prijenos velikih skupova podataka?
- Koja je svrha gsutila i kako olakšava poslove bržeg prijenosa?
- Kako se Google Cloud Storage (GCS) može koristiti za pohranjivanje podataka o treningu?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Big data za modele obuke u oblaku