Sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan, partikular sa larangan ng mga modelo ng pagsasanay para sa pagtukoy ng keyword, maaaring isaalang-alang ang ilang algorithm. Gayunpaman, ang isang algorithm na namumukod-tangi bilang partikular na angkop para sa gawaing ito ay ang Convolutional Neural Network (CNN).
Ang mga CNN ay malawakang ginagamit at napatunayang matagumpay sa iba't ibang gawain sa computer vision, kabilang ang pagkilala sa imahe at pagtuklas ng bagay. Ang kanilang kakayahang epektibong makuha ang mga spatial na dependency at matuto ng mga hierarchical na representasyon ay ginagawa silang isang mahusay na pagpipilian para sa pagtukoy ng keyword, kung saan ang layunin ay tukuyin ang mga partikular na salita o parirala sa loob ng isang naibigay na input.
Ang arkitektura ng isang CNN ay binubuo ng maraming layer, kabilang ang convolutional layer, pooling layer, at ganap na konektadong layer. Ang mga convolutional layer ay nagsasagawa ng feature extraction sa pamamagitan ng paglalapat ng isang set ng mga natutunang filter sa input data. Nakikita ng mga filter na ito ang iba't ibang pattern at feature sa data, gaya ng mga gilid, sulok, o mga texture. Binabawasan ng mga pooling layer ang mga spatial na sukat ng mga nakuhang feature, habang pinapanatili ang mahahalagang katangian ng mga ito. Panghuli, pinagsasama-sama ng ganap na konektadong mga layer ang mga feature na natutunan ng mga nakaraang layer at ginagawa ang mga huling hula.
Upang sanayin ang isang CNN para sa pagtukoy ng keyword, kinakailangan ang isang naka-label na dataset, na binubuo ng mga sample ng audio at ang mga katumbas na keyword ng mga ito. Ang mga audio sample ay maaaring i-convert sa spectrograms, na mga visual na representasyon ng dalas ng nilalaman ng audio signal sa paglipas ng panahon. Ang mga spectrogram na ito ay nagsisilbing input sa CNN.
Sa panahon ng proseso ng pagsasanay, natututo ang CNN na kilalanin ang mga pattern at tampok sa spectrograms na nagpapahiwatig ng pagkakaroon ng mga keyword. Ito ay nakakamit sa pamamagitan ng isang umuulit na proseso ng pag-optimize na tinatawag na backpropagation, kung saan inaayos ng network ang mga timbang at bias nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hula nito at ng ground truth label. Karaniwang ginagawa ang pag-optimize gamit ang mga algorithm na nakabatay sa gradient descent, gaya ng stochastic gradient descent (SGD) o Adam.
Kapag nasanay na ang CNN, maaari itong magamit upang makita ang mga keyword sa mga bagong sample ng audio sa pamamagitan ng pagpapakain sa kanila sa pamamagitan ng network at pagsusuri sa output ng network. Ang output ay maaaring isang probability distribution sa isang set ng mga paunang natukoy na keyword, na nagpapahiwatig ng posibilidad ng bawat keyword na naroroon sa input.
Kapansin-pansin na ang pagganap ng CNN para sa pagtukoy ng keyword ay lubos na nakadepende sa kalidad at pagkakaiba-iba ng data ng pagsasanay. Ang isang mas malaki at mas magkakaibang dataset ay maaaring makatulong sa network na maging mas mahusay sa mga hindi nakikitang sample at mapabuti ang katumpakan nito. Bukod pa rito, ang mga diskarte tulad ng data augmentation, kung saan ang data ng pagsasanay ay artipisyal na pinalawak sa pamamagitan ng paglalapat ng mga random na pagbabago, ay maaaring higit pang mapahusay ang pagganap ng CNN.
Ang algorithm ng Convolutional Neural Network (CNN) ay angkop para sa mga modelo ng pagsasanay para sa pagtukoy ng keyword. Ang kakayahan nitong kumuha ng mga spatial na dependency at matuto ng mga hierarchical na representasyon ay ginagawang epektibo sa pagtukoy ng mga partikular na salita o parirala sa loob ng mga audio sample. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga may label na spectrograms bilang input at pag-optimize ng network sa pamamagitan ng backpropagation, ang CNN ay maaaring sanayin upang makilala ang mga pattern na nagpapahiwatig ng pagkakaroon ng mga keyword. Maaaring mapabuti ang pagganap ng CNN sa pamamagitan ng paggamit ng magkakaibang at pinalaki na dataset ng pagsasanay.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning