आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी कुञ्जी शब्द स्पटिङका लागि प्रशिक्षण मोडेलहरूको दायरामा, धेरै एल्गोरिदमहरू विचार गर्न सकिन्छ। यद्यपि, एउटा एल्गोरिथ्म जुन यस कार्यको लागि विशेष रूपमा उपयुक्त छ, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) हो।
सीएनएनहरू व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएका छन् र छवि पहिचान र वस्तु पत्ता लगाउने सहित विभिन्न कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरूमा सफल साबित भएका छन्। प्रभावकारी रूपमा स्थानिय निर्भरताहरू क्याप्चर गर्ने र पदानुक्रमिक प्रतिनिधित्वहरू सिक्ने तिनीहरूको क्षमताले तिनीहरूलाई कीवर्ड स्पटिङको लागि उत्कृष्ट छनौट बनाउँछ, जहाँ लक्ष्य दिइएको इनपुट भित्र विशिष्ट शब्दहरू वा वाक्यांशहरू पहिचान गर्नु हो।
CNN को वास्तुकलाले बहु तहहरू समावेश गर्दछ, जसमा कन्भोलुसनल तहहरू, पूलिङ तहहरू, र पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरू समावेश छन्। कन्भोलुसनल तहहरूले इनपुट डेटामा सिक्न योग्य फिल्टरहरूको सेट लागू गरेर सुविधा निकासी प्रदर्शन गर्दछ। यी फिल्टरहरूले डेटामा विभिन्न ढाँचाहरू र सुविधाहरू पत्ता लगाउँछन्, जस्तै किनाराहरू, कुनाहरू, वा बनावटहरू। पूलिङ तहहरूले त्यसपछि निकालिएका सुविधाहरूको स्थानिय आयामहरू घटाउँछन्, तिनीहरूको महत्त्वपूर्ण विशेषताहरू कायम राख्दै। अन्तमा, पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरूले अघिल्लो तहहरूद्वारा सिकेका सुविधाहरूलाई जोड्छन् र अन्तिम भविष्यवाणीहरू बनाउँछन्।
कुञ्जी शव्द स्पटिङका लागि CNN लाई तालिम दिन, अडियो नमूनाहरू र तिनीहरूसँग सम्बन्धित कुञ्जी शब्दहरू समावेश गरी लेबल गरिएको डेटासेट आवश्यक छ। अडियो नमूनाहरूलाई स्पेक्ट्रोग्राममा रूपान्तरण गर्न सकिन्छ, जुन समयसँगै अडियो संकेतहरूको आवृत्ति सामग्रीको दृश्य प्रतिनिधित्वहरू हुन्। यी स्पेक्ट्रोग्रामहरू CNN को इनपुटको रूपमा सेवा गर्छन्।
प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा, CNN ले स्पेक्ट्रोग्रामहरूमा ढाँचा र विशेषताहरू पहिचान गर्न सिक्छ जुन किवर्डहरूको उपस्थितिको सूचक हो। यो ब्याकप्रोपेगेशन भनिने पुनरावृत्ति अप्टिमाइजेसन प्रक्रिया मार्फत प्राप्त हुन्छ, जहाँ नेटवर्कले यसको भविष्यवाणीहरू र ग्राउन्ड ट्रुथ लेबलहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न यसको वजन र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गर्दछ। अप्टिमाइजेसन सामान्यतया ग्रेडियन्ट डिसेन्ट-आधारित एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरी गरिन्छ, जस्तै स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट (SGD) वा एडम।
एक पटक CNN तालिम प्राप्त भएपछि, यसलाई नेटवर्क मार्फत फीड गरेर र नेटवर्कको आउटपुट जाँच गरेर नयाँ अडियो नमूनाहरूमा कुञ्जी शब्दहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ। आउटपुट पूर्वनिर्धारित कुञ्जी शब्दहरूको सेटमा सम्भाव्यता वितरण हुन सक्छ, प्रत्येक कुञ्जी शब्द इनपुटमा उपस्थित हुने सम्भावनालाई संकेत गर्दछ।
यो ध्यान दिन लायक छ कि कुञ्जी शब्द स्पटिङ को लागी CNN को प्रदर्शन को प्रशिक्षण डेटा को गुणवत्ता र विविधता मा धेरै निर्भर गर्दछ। एउटा ठूलो र अधिक विविध डेटासेटले नेटवर्कलाई नदेखेका नमूनाहरू अझ राम्रो बनाउन र यसको शुद्धता सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ। थप रूपमा, डेटा वृद्धि जस्ता प्रविधिहरू, जहाँ प्रशिक्षण डेटा कृत्रिम रूपमा अनियमित रूपान्तरणहरू लागू गरेर विस्तार गरिन्छ, CNN को कार्यसम्पादनलाई अझ बढाउन सक्छ।
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) एल्गोरिथ्म कुञ्जी शब्द स्पटिङको लागि प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि राम्रोसँग उपयुक्त छ। स्थानिय निर्भरताहरू क्याप्चर गर्ने र पदानुक्रमिक प्रतिनिधित्वहरू सिक्ने यसको क्षमताले अडियो नमूनाहरू भित्र विशिष्ट शब्द वा वाक्यांशहरू पहिचान गर्न प्रभावकारी बनाउँछ। लेबल गरिएको स्पेक्ट्रोग्रामहरू इनपुटको रूपमा प्रयोग गरेर र ब्याकप्रोपेगेशन मार्फत नेटवर्कलाई अप्टिमाइज गरेर, CNN लाई कुञ्जी शब्दहरूको उपस्थितिको सूचक ढाँचाहरू पहिचान गर्न प्रशिक्षित गर्न सकिन्छ। CNN को कार्यसम्पादन विविध र संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट प्रयोग गरेर सुधार गर्न सकिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)