U oblasti veštačke inteligencije, posebno u domenu modela obuke za uočavanje ključnih reči, može se razmotriti nekoliko algoritama. Međutim, jedan algoritam koji se ističe kao posebno pogodan za ovaj zadatak je konvoluciona neuronska mreža (CNN).
CNN su se naširoko koristile i pokazale su se uspješnim u različitim zadacima kompjuterskog vida, uključujući prepoznavanje slika i detekciju objekata. Njihova sposobnost da efikasno hvataju prostorne zavisnosti i nauče hijerarhijske reprezentacije čini ih odličnim izborom za uočavanje ključnih reči, gde je cilj da identifikuju specifične reči ili fraze unutar datog unosa.
Arhitektura CNN-a sastoji se od više slojeva, uključujući konvolucione slojeve, slojeve udruživanja i potpuno povezane slojeve. Konvolucijski slojevi izvode ekstrakciju karakteristika primjenom skupa filtera koji se mogu naučiti na ulazne podatke. Ovi filteri otkrivaju različite uzorke i karakteristike u podacima, kao što su ivice, uglovi ili teksture. Objedinjavanje slojeva tada smanjuje prostorne dimenzije izdvojenih karakteristika, zadržavajući njihove važne karakteristike. Konačno, potpuno povezani slojevi kombinuju karakteristike koje su naučili prethodni slojevi i daju konačna predviđanja.
Za obuku CNN-a za uočavanje ključnih riječi, potreban je označeni skup podataka koji se sastoji od audio uzoraka i njihovih odgovarajućih ključnih riječi. Audio uzorci se mogu pretvoriti u spektrograme, koji su vizuelni prikazi frekvencijskog sadržaja audio signala tokom vremena. Ovi spektrogrami služe kao ulaz za CNN.
Tokom procesa obuke, CNN uči da prepozna obrasce i karakteristike u spektrogramima koji ukazuju na prisustvo ključnih riječi. Ovo se postiže iterativnim procesom optimizacije koji se naziva backpropagation, gdje mreža prilagođava svoje težine i predrasude kako bi minimizirala razliku između svojih predviđanja i osnovnih oznaka istine. Optimizacija se obično izvodi pomoću algoritama zasnovanih na gradijentnom spuštanju, kao što su stohastički gradijentni spuštanje (SGD) ili Adam.
Kada se CNN obuči, može se koristiti za uočavanje ključnih riječi u novim audio uzorcima tako što će ih proći kroz mrežu i ispitati izlaz mreže. Izlaz može biti distribucija vjerovatnoće preko skupa unaprijed definiranih ključnih riječi, što ukazuje na vjerovatnoću da će svaka ključna riječ biti prisutna u ulazu.
Vrijedi napomenuti da učinak CNN-a za otkrivanje ključnih riječi uvelike ovisi o kvaliteti i raznolikosti podataka o obuci. Veći i raznovrsniji skup podataka može pomoći mreži da bolje generalizira nevidljive uzorke i poboljša svoju točnost. Dodatno, tehnike kao što je povećanje podataka, gdje se podaci o obuci vještački proširuju primjenom nasumičnih transformacija, mogu dodatno poboljšati performanse CNN-a.
Algoritam konvolucijske neuronske mreže (CNN) je vrlo pogodan za modele obuke za uočavanje ključnih riječi. Njegova sposobnost da uhvati prostorne zavisnosti i nauči hijerarhijske reprezentacije čini ga efikasnim u identifikaciji specifičnih reči ili fraza u audio uzorcima. Koristeći označene spektrograme kao ulaz i optimizirajući mrežu kroz propagaciju unazad, CNN se može osposobiti da prepozna obrasce koji ukazuju na prisustvo ključnih riječi. Učinak CNN-a može se poboljšati korištenjem raznolikog i proširenog skupa podataka za obuku.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)