Ang neural network ay isang computational model na inspirasyon ng istraktura at paggana ng utak ng tao. Ito ay isang pangunahing bahagi ng artificial intelligence, partikular sa larangan ng machine learning. Ang mga neural network ay idinisenyo upang iproseso at bigyang-kahulugan ang mga kumplikadong pattern at relasyon sa data, na nagpapahintulot sa kanila na gumawa ng mga hula, makilala ang mga pattern, at malutas ang mga problema.
Sa kaibuturan nito, ang isang neural network ay binubuo ng magkakaugnay na mga node, na kilala bilang mga artipisyal na neuron o simpleng "mga neuron." Ang mga neuron na ito ay nakaayos sa mga layer, na ang bawat layer ay gumaganap ng mga tiyak na pagkalkula. Ang pinakakaraniwang uri ng neural network ay ang feedforward neural network, kung saan ang impormasyon ay dumadaloy sa isang direksyon, mula sa input layer sa pamamagitan ng hidden layers hanggang sa output layer.
Ang bawat neuron sa isang neural network ay tumatanggap ng mga input, naglalapat ng mathematical transformation sa kanila, at gumagawa ng isang output. Ang mga input ay pinarami ng mga timbang, na kumakatawan sa lakas ng mga koneksyon sa pagitan ng mga neuron. Bilang karagdagan, ang isang bias na termino ay madalas na idinagdag sa bawat neuron, na nagbibigay-daan para sa fine-tuning ng tugon ng neuron. Ang mga weighted input at bias term ay ipinapasa sa isang activation function, na nagpapakilala ng non-linearity sa network.
Tinutukoy ng activation function ang output ng isang neuron batay sa mga input nito. Kasama sa mga karaniwang activation function ang sigmoid function, na nagmamapa ng mga input sa mga value sa pagitan ng 0 at 1, at ang rectified linear unit (ReLU) function, na naglalabas ng input kung ito ay positibo at 0 kung hindi. Ang pagpili ng activation function ay depende sa problema sa kamay at ang nais na mga katangian ng network.
Sa panahon ng pagsasanay, inaayos ng neural network ang mga timbang at bias ng mga neuron nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang mga output at ang nais na mga output, gamit ang isang proseso na tinatawag na backpropagation. Kinakalkula ng Backpropagation ang gradient ng error na may paggalang sa bawat timbang at bias, na nagpapahintulot sa network na i-update ang mga ito sa paraang nakakabawas sa error. Ang umuulit na prosesong ito ay nagpapatuloy hanggang ang network ay umabot sa isang estado kung saan ang error ay mababawasan, at maaari itong gumawa ng mga tumpak na hula sa bago, hindi nakikitang data.
Napatunayang napakabisa ng mga neural network sa malawak na hanay ng mga aplikasyon, kabilang ang pagkilala sa imahe at pagsasalita, pagproseso ng natural na wika, at mga sistema ng rekomendasyon. Halimbawa, sa pagkilala ng imahe, ang isang neural network ay matututong tumukoy ng mga bagay sa pamamagitan ng pagsusuri sa libu-libo o kahit milyon-milyong may label na mga larawan. Sa pamamagitan ng pagkuha ng mga pinagbabatayan na pattern at feature sa data, maaaring gawing pangkalahatan ng mga neural network ang kanilang kaalaman at makagawa ng mga tumpak na hula sa mga hindi nakikitang larawan.
Ang neural network ay isang computational model na inspirasyon ng istraktura at paggana ng utak ng tao. Binubuo ito ng magkakaugnay na mga artipisyal na neuron na nakaayos sa mga layer, na ang bawat neuron ay naglalapat ng mathematical transformation sa mga input nito at ipinapasa ang resulta sa pamamagitan ng isang activation function. Sa pamamagitan ng proseso ng pagsasanay, inaayos ng mga neural network ang kanilang mga timbang at bias upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang at ninanais na mga output. Nagbibigay-daan ito sa kanila na makilala ang mga pattern, gumawa ng mga hula, at malutas ang mga kumplikadong problema.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud:
- Dapat bang nasa numerical na format ang mga feature na kumakatawan sa data at nakaayos sa mga feature column?
- Ano ang rate ng pagkatuto sa machine learning?
- Ang karaniwang inirerekomendang paghahati ng data sa pagitan ng pagsasanay at pagsusuri ay malapit sa 80% hanggang 20% nang naaayon?
- Paano ang tungkol sa pagpapatakbo ng mga modelo ng ML sa isang hybrid na setup, na may mga kasalukuyang modelo na tumatakbo nang lokal na may mga resulta na ipinadala sa cloud?
- Paano mag-load ng malaking data sa modelo ng AI?
- Ano ang ibig sabihin ng paghahatid ng modelo?
- Bakit itinuturing na pinakamahusay na diskarte ang paglalagay ng data sa cloud kapag nagtatrabaho sa malalaking set ng data para sa machine learning?
- Kailan inirerekomenda ang Google Transfer Appliance para sa paglilipat ng malalaking dataset?
- Ano ang layunin ng gsutil at paano nito pinapadali ang mas mabilis na paglilipat ng mga trabaho?
- Paano magagamit ang Google Cloud Storage (GCS) para mag-imbak ng data ng pagsasanay?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Big data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud