Una xarxa neuronal és un model computacional inspirat en l'estructura i el funcionament del cervell humà. És un component fonamental de la intel·ligència artificial, concretament en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic. Les xarxes neuronals estan dissenyades per processar i interpretar patrons complexos i relacions en dades, cosa que els permet fer prediccions, reconèixer patrons i resoldre problemes.
En el seu nucli, una xarxa neuronal consta de nodes interconnectats, coneguts com a neurones artificials o simplement "neurones". Aquestes neurones s'organitzen en capes, amb cada capa realitzant càlculs específics. El tipus de xarxa neuronal més comú és la xarxa neuronal de feedforward, on la informació flueix en una direcció, des de la capa d'entrada a través de les capes ocultes fins a la capa de sortida.
Cada neurona d'una xarxa neuronal rep inputs, els aplica una transformació matemàtica i produeix una sortida. Les entrades es multipliquen per pesos, que representen la força de les connexions entre neurones. A més, sovint s'afegeix un terme de biaix a cada neurona, que permet ajustar la resposta de la neurona. Les entrades ponderades i el terme de biaix es passen després a través d'una funció d'activació, que introdueix la no linealitat a la xarxa.
La funció d'activació determina la sortida d'una neurona en funció de les seves entrades. Les funcions d'activació habituals inclouen la funció sigmoide, que mapeja les entrades a valors entre 0 i 1, i la funció d'unitat lineal rectificada (ReLU), que emet l'entrada si és positiva i 0 en cas contrari. L'elecció de la funció d'activació depèn del problema en qüestió i de les propietats desitjades de la xarxa.
Durant l'entrenament, la xarxa neuronal ajusta els pesos i els biaixos de les seves neurones per minimitzar la diferència entre les sortides previstes i les sortides desitjades, mitjançant un procés anomenat retropropagació. La retropropagació calcula el gradient de l'error respecte a cada pes i biaix, permetent a la xarxa actualitzar-los de manera que redueixi l'error. Aquest procés iteratiu continua fins que la xarxa arriba a un estat en què l'error es minimitza i pot fer prediccions precises sobre dades noves i no vistes.
Les xarxes neuronals han demostrat ser molt efectives en una àmplia gamma d'aplicacions, com ara el reconeixement d'imatges i de veu, el processament del llenguatge natural i els sistemes de recomanació. Per exemple, en el reconeixement d'imatges, una xarxa neuronal pot aprendre a identificar objectes analitzant milers o fins i tot milions d'imatges etiquetades. En capturar els patrons i les característiques subjacents a les dades, les xarxes neuronals poden generalitzar el seu coneixement i fer prediccions precises sobre imatges no vistes.
Una xarxa neuronal és un model computacional inspirat en l'estructura i el funcionament del cervell humà. Consisteix en neurones artificials interconnectades organitzades en capes, amb cada neurona aplicant una transformació matemàtica a les seves entrades i passant el resultat a través d'una funció d'activació. A través del procés d'entrenament, les xarxes neuronals ajusten els seus pesos i biaixos per minimitzar la diferència entre les sortides previstes i desitjades. Això els permet reconèixer patrons, fer prediccions i resoldre problemes complexos.
Altres preguntes i respostes recents sobre Big data per a models d’entrenament al núvol:
- Les característiques que representen dades haurien d'estar en format numèric i organitzades en columnes de característiques?
- Quina és la taxa d'aprenentatge en aprenentatge automàtic?
- Les dades recomanades habitualment es divideixen entre formació i avaluació a prop del 80% al 20% corresponentment?
- Què tal l'execució de models ML en una configuració híbrida, amb models existents que s'executen localment amb resultats enviats al núvol?
- Com carregar grans dades al model d'IA?
- Què vol dir servir un model?
- Per què posar dades al núvol es considera el millor enfocament quan es treballa amb conjunts de grans dades per a l'aprenentatge automàtic?
- Quan es recomana Google Transfer Appliance per transferir grans conjunts de dades?
- Quin és l'objectiu de gsutil i com facilita els treballs de transferència més ràpids?
- Com es pot utilitzar Google Cloud Storage (GCS) per emmagatzemar dades d'entrenament?
Consulta més preguntes i respostes a Big data per a models d'entrenament al núvol