Нейронная сетка - гэта вылічальная мадэль, натхнёная структурай і функцыянаваннем чалавечага мозгу. Гэта фундаментальны кампанент штучнага інтэлекту, асабліва ў галіне машыннага навучання. Нейронныя сеткі прызначаны для апрацоўкі і інтэрпрэтацыі складаных заканамернасцей і сувязяў у даных, дазваляючы ім рабіць прагнозы, распазнаваць заканамернасці і вырашаць праблемы.
Па сваёй сутнасці, нейронавая сетка складаецца з узаемазвязаных вузлоў, вядомых як штучныя нейроны або проста «нейроны». Гэтыя нейроны арганізаваны ў пласты, кожны з якіх выконвае пэўныя вылічэнні. Самым распаўсюджаным тыпам нейронавых сетак з'яўляецца нейронавая сетка з апераджальнай інфармацыяй, дзе інфармацыя цячэ ў адным кірунку, ад уваходнага ўзроўню праз схаваныя пласты да выхаднога ўзроўню.
Кожны нейрон у нейронавай сетцы атрымлівае ўваходныя дадзеныя, прымяняе да іх матэматычнае пераўтварэнне і выдае вынік. Уваходы памнажаюцца на вагі, якія ўяўляюць трываласць сувязяў паміж нейронамі. Акрамя таго, да кожнага нейрона часта дадаецца зрушэнне, што дазваляе дакладна наладзіць рэакцыю нейрона. Затым узважаныя ўваходныя дадзеныя і член зрушэння праходзяць праз функцыю актывацыі, якая ўводзіць у сетку нелінейнасць.
Функцыя актывацыі вызначае выхад нейрона на аснове яго ўваходных дадзеных. Агульныя функцыі актывацыі ўключаюць сігмаідную функцыю, якая адлюстроўвае ўваходныя значэнні ў межах ад 0 да 1, і функцыю выпрамленай лінейнай адзінкі (ReLU), якая выводзіць ўваходныя дадзеныя, калі яны дадатныя, і 0 у адваротным выпадку. Выбар функцыі актывацыі залежыць ад разгляданай праблемы і жаданых уласцівасцяў сеткі.
Падчас навучання нейронавая сетка рэгулюе вагу і зрушэнне сваіх нейронаў, каб мінімізаваць розніцу паміж прагназуемымі і жаданымі вынікамі, выкарыстоўваючы працэс, званы зваротным распаўсюджваннем. Зваротнае распаўсюджванне разлічвае градыент памылкі адносна кожнага вагі і зрушэння, што дазваляе сетцы абнаўляць іх такім чынам, каб паменшыць памылку. Гэты ітэрацыйны працэс працягваецца, пакуль сетка не дасягне стану, калі памылка мінімізавана, і яна можа рабіць дакладныя прагнозы на новых, нябачаных дадзеных.
Нейронавыя сеткі даказалі сваю высокую эфектыўнасць у шырокім спектры прымянення, уключаючы распазнаванне малюнкаў і гаворкі, апрацоўку натуральнай мовы і сістэмы рэкамендацый. Напрыклад, пры распазнаванні малюнкаў нейронавая сетка можа навучыцца ідэнтыфікаваць аб'екты, аналізуючы тысячы ці нават мільёны пазначаных малюнкаў. Захопліваючы асноўныя заканамернасці і асаблівасці дадзеных, нейронавыя сеткі могуць абагульняць свае веды і рабіць дакладныя прагнозы на нябачных выявах.
Нейронная сетка - гэта вылічальная мадэль, натхнёная структурай і функцыянаваннем чалавечага мозгу. Ён складаецца з узаемазвязаных штучных нейронаў, арганізаваных у пласты, прычым кожны нейрон прымяняе матэматычнае пераўтварэнне да сваіх уваходных дадзеных і перадае вынік праз функцыю актывацыі. У працэсе навучання нейронавыя сеткі карэктуюць свае вагі і зрушэнні, каб мінімізаваць розніцу паміж прагназуемымі і жаданымі вынікамі. Гэта дазваляе ім распазнаваць заканамернасці, рабіць прагнозы і вырашаць складаныя праблемы.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Вялікія дадзеныя для навучальных мадэляў у воблаку:
- Ці павінны аб'екты, якія прадстаўляюць даныя, быць у лікавым фармаце і арганізаваны ў слупкі аб'ектаў?
- Якая хуткасць навучання ў машынным навучанні?
- Звычайна рэкамендаваны размеркаванне даных паміж навучаннем і ацэнкай блізкае да 80% да 20% адпаведна?
- Як наконт запуску мадэляў ML у гібрыднай наладзе, дзе існуючыя мадэлі працуюць лакальна, а вынікі адпраўляюцца ў воблака?
- Як загрузіць вялікія дадзеныя ў мадэль штучнага інтэлекту?
- Што значыць служыць мадэлі?
- Чаму размяшчэнне даных у воблаку лічыцца лепшым падыходам пры працы з вялікімі наборамі даных для машыннага навучання?
- Калі Google Transfer Appliance рэкамендуецца для перадачы вялікіх набораў даных?
- Якое прызначэнне gsutil і як ён спрыяе больш хуткай перадачы заданняў?
- Як Google Cloud Storage (GCS) можна выкарыстоўваць для захоўвання навучальных даных?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Вялікія даныя для навучальных мадэляў у воблаку".