شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این یک جزء اساسی از هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین است. شبکههای عصبی برای پردازش و تفسیر الگوها و روابط پیچیده در دادهها طراحی شدهاند که به آنها امکان پیشبینی، تشخیص الگوها و حل مشکلات را میدهد.
در هسته خود، یک شبکه عصبی از گره های به هم پیوسته تشکیل شده است که به عنوان نورون های مصنوعی یا به سادگی "نرون ها" شناخته می شوند. این نورونها در لایههایی سازماندهی میشوند که هر لایه محاسبات خاصی را انجام میدهد. رایج ترین نوع شبکه عصبی، شبکه عصبی پیشخور است که در آن اطلاعات در یک جهت جریان می یابد، از لایه ورودی از طریق لایه های پنهان به لایه خروجی.
هر نورون در یک شبکه عصبی ورودی ها را دریافت می کند، یک تبدیل ریاضی برای آنها اعمال می کند و یک خروجی تولید می کند. ورودی ها در وزن ها ضرب می شوند که نشان دهنده قدرت اتصالات بین نورون ها است. علاوه بر این، یک اصطلاح سوگیری اغلب به هر نورون اضافه می شود که امکان تنظیم دقیق پاسخ نورون را فراهم می کند. ورودی های وزن دار و عبارت بایاس از طریق یک تابع فعال سازی ارسال می شوند که غیرخطی بودن را به شبکه معرفی می کند.
تابع فعال سازی خروجی یک نورون را بر اساس ورودی های آن تعیین می کند. توابع فعال سازی رایج عبارتند از تابع سیگموئید که ورودی ها را به مقادیر بین 0 و 1 نگاشت می کند و تابع واحد خطی اصلاح شده (ReLU) که ورودی را در صورت مثبت بودن و 0 را در غیر این صورت خروجی می دهد. انتخاب تابع فعال سازی به مشکل موجود و ویژگی های مورد نظر شبکه بستگی دارد.
در طول تمرین، شبکه عصبی با استفاده از فرآیندی به نام انتشار پسانداز، وزنها و بایاسهای نورونهای خود را تنظیم میکند تا تفاوت بین خروجیهای پیشبینیشده و خروجیهای مورد نظر را به حداقل برساند. پس انتشار، گرادیان خطا را با توجه به هر وزن و بایاس محاسبه می کند و به شبکه اجازه می دهد تا آنها را به گونه ای به روز کند که خطا را کاهش دهد. این فرآیند تکراری تا زمانی ادامه مییابد که شبکه به حالتی برسد که خطا به حداقل برسد و بتواند پیشبینیهای دقیقی روی دادههای جدید و دیده نشده انجام دهد.
ثابت شده است که شبکههای عصبی در طیف وسیعی از کاربردها، از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و سیستمهای توصیه، بسیار مؤثر هستند. به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، یک شبکه عصبی می تواند با تجزیه و تحلیل هزاران یا حتی میلیون ها تصویر برچسب گذاری شده، شناسایی اشیاء را بیاموزد. با ثبت الگوها و ویژگیهای اساسی در دادهها، شبکههای عصبی میتوانند دانش خود را تعمیم دهند و پیشبینیهای دقیقی بر روی تصاویر دیده نشده انجام دهند.
شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. از نورونهای مصنوعی به هم پیوسته تشکیل شده است که در لایههایی سازماندهی شدهاند و هر نورون یک تبدیل ریاضی را به ورودیهای خود اعمال میکند و نتیجه را از طریق یک تابع فعالسازی منتقل میکند. از طریق فرآیند آموزش، شبکههای عصبی وزنها و سوگیریهای خود را تنظیم میکنند تا تفاوت بین خروجیهای پیشبینیشده و مطلوب را به حداقل برسانند. این به آنها اجازه می دهد تا الگوها را تشخیص دهند، پیش بینی کنند و مسائل پیچیده را حل کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد داده های بزرگ برای مدل های آموزشی در ابر:
- آیا ویژگی هایی که داده ها را نشان می دهند باید در قالب عددی و در ستون های ویژگی سازماندهی شوند؟
- میزان یادگیری در یادگیری ماشین چقدر است؟
- آیا تقسیم داده های معمولاً توصیه شده بین آموزش و ارزیابی به ترتیب نزدیک به 80٪ تا 20٪ است؟
- در مورد اجرای مدلهای ML در یک راهاندازی ترکیبی، با مدلهای موجود که به صورت محلی اجرا میشوند و نتایج به ابر ارسال میشوند، چطور؟
- چگونه داده های بزرگ را در مدل هوش مصنوعی بارگیری کنیم؟
- خدمت به مدل یعنی چه؟
- چرا هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ برای یادگیری ماشین، قرار دادن داده ها در فضای ابری بهترین رویکرد در نظر گرفته می شود؟
- چه زمانی Google Transfer Appliance برای انتقال مجموعه داده های بزرگ توصیه می شود؟
- هدف از gsutil چیست و چگونه کار انتقال سریعتر را تسهیل می کند؟
- چگونه می توان از Google Cloud Storage (GCS) برای ذخیره داده های آموزشی استفاده کرد؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در Big data برای مدلهای آموزشی در فضای ابری مشاهده کنید