רשת עצבית היא מודל חישובי בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי. זהו מרכיב בסיסי של בינה מלאכותית, במיוחד בתחום למידת מכונה. רשתות עצביות נועדו לעבד ולפרש דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים, מה שמאפשר להם לבצע תחזיות, לזהות דפוסים ולפתור בעיות.
בליבה, רשת עצבית מורכבת מצמתים מחוברים זה לזה, המכונים נוירונים מלאכותיים או פשוט "נוירונים". נוירונים אלו מאורגנים בשכבות, כאשר כל שכבה מבצעת חישובים ספציפיים. הסוג הנפוץ ביותר של רשת עצבים היא רשת עצבים בהזנה קדימה, שבה המידע זורם בכיוון אחד, משכבת הקלט דרך השכבות הנסתרות לשכבת הפלט.
כל נוירון ברשת עצבית מקבל תשומות, מפעיל עליהם טרנספורמציה מתמטית ומייצר פלט. התשומות מוכפלות במשקלים, המייצגים את עוצמת הקשרים בין נוירונים. בנוסף, מונח הטיה נוסף לרוב לכל נוירון, המאפשר כוונון עדין של תגובת הנוירון. הקלט המשוקלל ומונח ההטיה מועברים לאחר מכן דרך פונקציית הפעלה, שמכניסה לרשת אי-לינאריות.
פונקציית ההפעלה קובעת את הפלט של נוירון על סמך התשומות שלו. פונקציות ההפעלה הנפוצות כוללות את פונקציית הסיגמואידית, הממפה את הקלט לערכים בין 0 ל-1, ואת הפונקציה של יחידה לינארית מתקנת (ReLU), אשר מפיקה את הקלט אם הוא חיובי ו-0 אחרת. בחירת פונקציית ההפעלה תלויה בבעיה שעל הפרק ובמאפיינים הרצויים של הרשת.
במהלך האימון, הרשת העצבית מתאימה את המשקולות וההטיות של הנוירונים שלה כדי למזער את ההבדל בין התפוקות החזויות לתפוקות הרצויות, באמצעות תהליך הנקרא התפשטות לאחור. התפשטות חזרה מחשבת את שיפוע השגיאה ביחס לכל משקל והטיה, ומאפשרת לרשת לעדכן אותם באופן שמפחית את השגיאה. תהליך איטרטיבי זה נמשך עד שהרשת מגיעה למצב שבו השגיאה ממוזערת, והיא יכולה לבצע תחזיות מדויקות על נתונים חדשים שלא נראים.
רשתות עצביות הוכחו כיעילות ביותר במגוון רחב של יישומים, כולל זיהוי תמונות ודיבור, עיבוד שפה טבעית ומערכות המלצות. לדוגמה, בזיהוי תמונות, רשת עצבית יכולה ללמוד לזהות עצמים על ידי ניתוח של אלפי או אפילו מיליוני תמונות מתויגות. על ידי לכידת הדפוסים והתכונות הבסיסיות בנתונים, רשתות עצביות יכולות להכליל את הידע שלהן ולבצע תחזיות מדויקות על תמונות בלתי נראות.
רשת עצבית היא מודל חישובי בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי. הוא מורכב מנוירונים מלאכותיים מחוברים זה לזה המאורגנים בשכבות, כאשר כל נוירון מפעיל טרנספורמציה מתמטית על התשומות שלו ומעביר את התוצאה דרך פונקציית הפעלה. באמצעות תהליך האימון, רשתות עצביות מתאימות את המשקולות וההטיות שלהן כדי למזער את ההבדל בין התפוקות החזויות והרצויות. זה מאפשר להם לזהות דפוסים, לחזות ולפתור בעיות מורכבות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא נתונים גדולים לאימון מודלים בענן:
- האם תכונות המייצגות נתונים צריכות להיות בפורמט מספרי ומאורגן בעמודות תכונה?
- מה קצב הלמידה בלמידת מכונה?
- האם חלוקת הנתונים המומלצת בדרך כלל בין אימון להערכה קרוב ל-80% עד 20% בהתאם?
- מה דעתך על הפעלת דגמי ML במערך היברידי, כאשר דגמים קיימים פועלים באופן מקומי עם תוצאות שנשלחו לענן?
- כיצד לטעון נתונים גדולים למודל AI?
- מה המשמעות של הגשת דוגמנית?
- מדוע הכנסת נתונים לענן נחשבת לגישה הטובה ביותר בעבודה עם ערכות נתונים גדולים ללמידת מכונה?
- מתי מומלץ Google Transfer Appliance להעברת מערכי נתונים גדולים?
- מהי המטרה של gsutil וכיצד הוא מקל על עבודות העברה מהירות יותר?
- כיצד ניתן להשתמש ב-Google Cloud Storage (GCS) לאחסון נתוני אימון?
צפו בשאלות ותשובות נוספות ב-Big data לאימון מודלים בענן