בתחום הבינה המלאכותית, דווקא בתחום של מודלים לאימון לאיתור מילות מפתח, ניתן לשקול מספר אלגוריתמים. עם זאת, אלגוריתם אחד שבולט כמתאים במיוחד למשימה זו הוא ה-Convolutional Neural Network (CNN).
מכשירי CNN היו בשימוש נרחב והוכחו כמוצלחים במשימות ראייה ממוחשבת שונות, כולל זיהוי תמונות וזיהוי אובייקטים. היכולת שלהם ללכוד ביעילות תלות מרחבית וללמוד ייצוגים היררכיים הופכת אותם לבחירה מצוינת לאיתור מילות מפתח, כאשר המטרה היא לזהות מילים או ביטויים ספציפיים בתוך קלט נתון.
הארכיטקטורה של CNN מורכבת משכבות מרובות, כולל שכבות קונבולוציוניות, שכבות מאגר ושכבות מחוברות במלואן. השכבות הקונבולוציוניות מבצעות מיצוי תכונה על ידי החלת קבוצה של מסננים הניתנים ללמידה על נתוני הקלט. מסננים אלו מזהים תבניות ותכונות שונות בנתונים, כגון קצוות, פינות או טקסטורות. לאחר מכן, שכבות איגום מפחיתות את הממדים המרחביים של התכונות שחולצו, תוך שמירה על המאפיינים החשובים שלהן. לבסוף, השכבות המחוברות במלואן משלבות את התכונות שנלמדו על ידי השכבות הקודמות ומבצעות את התחזיות הסופיות.
כדי להכשיר CNN לאיתור מילות מפתח, נדרש מערך נתונים שכותרתו, המורכב מדגימות אודיו ומילות המפתח המתאימות להן. ניתן להמיר את דגימות האודיו לספקטרוגרמות, שהן ייצוגים חזותיים של תוכן התדר של אותות האודיו לאורך זמן. ספקטרוגרמות אלו משמשות כקלט ל-CNN.
במהלך תהליך האימון, ה-CNN לומד לזהות תבניות ותכונות בספקטרוגרמות המעידות על נוכחות מילות המפתח. זה מושג באמצעות תהליך אופטימיזציה איטרטיבי הנקרא 'הפצה לאחור', שבו הרשת מתאימה את המשקולות וההטיות שלה כדי למזער את ההבדל בין התחזיות שלה לתוויות האמת הבסיסית. האופטימיזציה מבוצעת בדרך כלל באמצעות אלגוריתמים מבוססי שיפוע, כגון ירידה בשיפוע סטוכסטי (SGD) או Adam.
לאחר הכשרה של ה-CNN, ניתן להשתמש בו כדי לזהות מילות מפתח בדגימות אודיו חדשות על ידי הזנתן דרך הרשת ובחינת הפלט של הרשת. הפלט יכול להיות התפלגות הסתברות על קבוצה של מילות מפתח מוגדרות מראש, המציין את הסבירות של כל מילת מפתח נוכחת בקלט.
ראוי לציין שביצועי ה-CNN לאיתור מילות מפתח תלויים במידה רבה באיכות ובמגוון של נתוני האימון. מערך נתונים גדול ומגוון יותר יכול לעזור לרשת להכליל טוב יותר לדוגמאות בלתי נראות ולשפר את הדיוק שלה. בנוסף, טכניקות כגון הגדלת נתונים, שבה נתוני האימון מורחבים באופן מלאכותי על ידי יישום טרנספורמציות אקראיות, יכולות לשפר עוד יותר את הביצועים של CNN.
האלגוריתם Convolutional Neural Network (CNN) מתאים היטב לאימון מודלים לאיתור מילות מפתח. היכולת שלו ללכוד תלות מרחבית וללמוד ייצוגים היררכיים הופכת אותו ליעיל בזיהוי מילים או ביטויים ספציפיים בתוך דגימות אודיו. על ידי שימוש בספקטרוגרמות מסומנות כקלט ואופטימיזציה של הרשת באמצעות הפצה לאחור, ניתן לאמן את ה-CNN לזהות דפוסים המעידים על נוכחות של מילות מפתח. ניתן לשפר את הביצועים של ה-CNN באמצעות מערך אימון מגוון ומוגבר.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)