โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลและตีความรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล ช่วยให้สามารถคาดการณ์ จดจำรูปแบบ และแก้ไขปัญหาได้
โดยแก่นของโครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยโหนดที่เชื่อมต่อถึงกัน ซึ่งรู้จักกันในชื่อเซลล์ประสาทเทียมหรือเรียกง่ายๆ ว่า "เซลล์ประสาท" เซลล์ประสาทเหล่านี้ถูกจัดเป็นชั้นต่างๆ โดยแต่ละชั้นจะมีการคำนวณเฉพาะ โครงข่ายประสาทเทียมประเภทที่พบบ่อยที่สุดคือโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า ซึ่งข้อมูลไหลไปในทิศทางเดียว จากชั้นอินพุตผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ไปยังเลเยอร์เอาท์พุต
เซลล์ประสาทแต่ละตัวในโครงข่ายประสาทเทียมจะได้รับอินพุต ใช้การแปลงทางคณิตศาสตร์กับเซลล์ประสาทเหล่านั้น และสร้างเอาต์พุต ข้อมูลจะถูกคูณด้วยน้ำหนัก ซึ่งแสดงถึงความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท นอกจากนี้ คำว่าอคติมักถูกเติมเข้าไปในเซลล์ประสาทแต่ละอัน ซึ่งช่วยให้สามารถปรับการตอบสนองของเซลล์ประสาทได้อย่างละเอียด อินพุตแบบถ่วงน้ำหนักและเงื่อนไขอคติจะถูกส่งผ่านฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ซึ่งแนะนำความไม่เป็นเชิงเส้นในเครือข่าย
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานจะกำหนดเอาต์พุตของเซลล์ประสาทตามอินพุต ฟังก์ชันการเปิดใช้งานทั่วไปประกอบด้วยฟังก์ชัน sigmoid ซึ่งจะจับคู่อินพุตกับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 และฟังก์ชันหน่วยเชิงเส้นตรง (ReLU) ซึ่งจะส่งออกอินพุตหากเป็นค่าบวกและเป็น 0 หากเป็นอย่างอื่น การเลือกฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานขึ้นอยู่กับปัญหาที่เกิดขึ้นและคุณสมบัติที่ต้องการของเครือข่าย
ในระหว่างการฝึก โครงข่ายประสาทเทียมจะปรับน้ำหนักและอคติของเซลล์ประสาทเพื่อลดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้และผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยใช้กระบวนการที่เรียกว่า backpropagation Backpropagation จะคำนวณการไล่ระดับสีของข้อผิดพลาดตามน้ำหนักและความลำเอียงแต่ละอย่าง ช่วยให้เครือข่ายสามารถอัปเดตข้อผิดพลาดในลักษณะที่ช่วยลดข้อผิดพลาดได้ กระบวนการทำซ้ำนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าเครือข่ายจะเข้าสู่สถานะที่มีข้อผิดพลาดลดลง และสามารถทำการคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ
โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการรู้จำภาพและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบแนะนำ ตัวอย่างเช่น ในการจดจำภาพ โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้ที่จะระบุวัตถุโดยการวิเคราะห์ภาพที่ติดป้ายกำกับนับพันหรือหลายล้านภาพ ด้วยการจับรูปแบบและคุณสมบัติที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมจึงสามารถสรุปความรู้และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำบนภาพที่มองไม่เห็น
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งจัดเป็นชั้นต่างๆ โดยแต่ละเซลล์ประสาทจะใช้การแปลงทางคณิตศาสตร์กับอินพุตของมัน และส่งผลลัพธ์ผ่านฟังก์ชันกระตุ้นการทำงาน ผ่านกระบวนการฝึกอบรม โครงข่ายประสาทเทียมจะปรับน้ำหนักและความลำเอียงเพื่อลดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้และผลลัพธ์ที่ต้องการ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถจดจำรูปแบบ คาดการณ์ และแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับโมเดลการฝึกอบรมในระบบคลาวด์:
- คุณลักษณะที่แสดงถึงข้อมูลควรอยู่ในรูปแบบตัวเลขและจัดอยู่ในคอลัมน์คุณลักษณะหรือไม่
- อัตราการเรียนรู้ในแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเท่าใด
- ข้อมูลที่แนะนำโดยทั่วไปจะแบ่งระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลใกล้เคียงกัน 80% ถึง 20% ตามลำดับหรือไม่
- แล้วการรันโมเดล ML ในการตั้งค่าแบบไฮบริด โดยที่โมเดลที่มีอยู่ทำงานภายในเครื่องพร้อมผลลัพธ์ที่ส่งไปยังคลาวด์ล่ะ
- จะโหลดข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังโมเดล AI ได้อย่างไร
- การให้บริการแบบจำลองหมายถึงอะไร?
- เหตุใดการใส่ข้อมูลในระบบคลาวด์จึงถือเป็นแนวทางที่ดีที่สุดเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
- เมื่อใดที่แนะนำให้ใช้ Google Transfer Appliance สำหรับการถ่ายโอนชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- จุดประสงค์ของ gsutil คืออะไร และช่วยให้การถ่ายโอนงานเร็วขึ้นได้อย่างไร
- Google Cloud Storage (GCS) ใช้เพื่อเก็บข้อมูลการฝึกอบรมได้อย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน Big data สำหรับโมเดลการฝึกในระบบคลาวด์