Rangkaian saraf ialah model pengiraan yang diilhamkan oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ia merupakan komponen asas kecerdasan buatan, khususnya dalam bidang pembelajaran mesin. Rangkaian saraf direka bentuk untuk memproses dan mentafsir corak dan perhubungan yang kompleks dalam data, membolehkan mereka membuat ramalan, mengenali corak dan menyelesaikan masalah.
Pada terasnya, rangkaian saraf terdiri daripada nod yang saling berkaitan, dikenali sebagai neuron buatan atau hanya "neuron." Neuron ini disusun ke dalam lapisan, dengan setiap lapisan melakukan pengiraan tertentu. Jenis rangkaian saraf yang paling biasa ialah rangkaian saraf suapan, di mana maklumat mengalir dalam satu arah, dari lapisan input melalui lapisan tersembunyi ke lapisan output.
Setiap neuron dalam rangkaian saraf menerima input, menggunakan transformasi matematik kepada mereka, dan menghasilkan output. Input didarab dengan pemberat, yang mewakili kekuatan sambungan antara neuron. Di samping itu, istilah berat sebelah sering ditambahkan pada setiap neuron, yang membolehkan penalaan halus tindak balas neuron. Input berwajaran dan istilah bias kemudiannya dihantar melalui fungsi pengaktifan, yang memperkenalkan bukan linear ke dalam rangkaian.
Fungsi pengaktifan menentukan output neuron berdasarkan inputnya. Fungsi pengaktifan biasa termasuk fungsi sigmoid, yang memetakan input kepada nilai antara 0 dan 1, dan fungsi unit linear diperbetulkan (ReLU), yang mengeluarkan input jika ia positif dan 0 sebaliknya. Pilihan fungsi pengaktifan bergantung pada masalah yang dihadapi dan sifat rangkaian yang dikehendaki.
Semasa latihan, rangkaian saraf melaraskan berat dan berat sebelah neuronnya untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan output yang dikehendaki, menggunakan proses yang dipanggil backpropagation. Backpropagation mengira kecerunan ralat berkenaan dengan setiap berat dan berat sebelah, membenarkan rangkaian mengemas kininya dengan cara yang mengurangkan ralat. Proses berulang ini berterusan sehingga rangkaian mencapai keadaan di mana ralat diminimumkan, dan ia boleh membuat ramalan yang tepat pada data baharu yang tidak kelihatan.
Rangkaian saraf telah terbukti sangat berkesan dalam pelbagai aplikasi, termasuk pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan sistem pengesyoran. Sebagai contoh, dalam pengecaman imej, rangkaian saraf boleh belajar mengenal pasti objek dengan menganalisis beribu-ribu malah berjuta-juta imej berlabel. Dengan menangkap corak dan ciri asas dalam data, rangkaian saraf boleh menyamaratakan pengetahuan mereka dan membuat ramalan yang tepat pada imej yang tidak kelihatan.
Rangkaian saraf ialah model pengiraan yang diilhamkan oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ia terdiri daripada neuron tiruan yang saling berkait yang disusun ke dalam lapisan, dengan setiap neuron menggunakan transformasi matematik kepada inputnya dan menghantar hasilnya melalui fungsi pengaktifan. Melalui proses latihan, rangkaian saraf melaraskan berat dan berat sebelahnya untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan yang dikehendaki. Ini membolehkan mereka mengenali corak, membuat ramalan dan menyelesaikan masalah yang kompleks.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Data besar untuk model latihan di cloud:
- Adakah ciri yang mewakili data harus dalam format berangka dan disusun dalam lajur ciri?
- Apakah kadar pembelajaran dalam pembelajaran mesin?
- Adakah pembahagian data yang biasanya disyorkan antara latihan dan penilaian hampir 80% hingga 20% sepadan?
- Bagaimana pula dengan menjalankan model ML dalam persediaan hibrid, dengan model sedia ada dijalankan secara tempatan dengan hasil dihantar ke awan?
- Bagaimana untuk memuatkan data besar ke model AI?
- Apakah maksud melayani model?
- Mengapakah meletakkan data dalam awan dianggap sebagai pendekatan terbaik apabila bekerja dengan set data besar untuk pembelajaran mesin?
- Bilakah Google Transfer Appliance disyorkan untuk memindahkan set data yang besar?
- Apakah tujuan gsutil dan bagaimana ia memudahkan kerja pemindahan yang lebih pantas?
- Bagaimanakah Storan Awan Google (GCS) boleh digunakan untuk menyimpan data latihan?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Data besar untuk model latihan dalam awan