एक न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क को संरचना र कार्य द्वारा प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मोडेल हो। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको आधारभूत भाग हो, विशेष गरी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा। तंत्रिका नेटवर्कहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरूलाई प्रशोधन गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, तिनीहरूलाई भविष्यवाणी गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, र समस्याहरू समाधान गर्न अनुमति दिन्छ।
यसको मूलमा, एक तंत्रिका नेटवर्कले अन्तरसम्बन्धित नोडहरू समावेश गर्दछ, जसलाई कृत्रिम न्यूरोन्स वा केवल "न्यूरोन्स" भनिन्छ। यी न्युरोनहरू तहहरूमा व्यवस्थित हुन्छन्, प्रत्येक तहले विशिष्ट गणनाहरू प्रदर्शन गर्दछ। न्यूरल सञ्जालको सबैभन्दा सामान्य प्रकार फिडफर्वार्ड न्यूरल नेटवर्क हो, जहाँ जानकारी एक दिशामा प्रवाह हुन्छ, इनपुट तहबाट लुकेको तहहरू मार्फत आउटपुट तहमा।
न्यूरल नेटवर्कमा प्रत्येक न्यूरोनले इनपुटहरू प्राप्त गर्दछ, तिनीहरूलाई गणितीय रूपान्तरण लागू गर्दछ, र आउटपुट उत्पादन गर्दछ। इनपुटहरू तौलद्वारा गुणन गरिन्छ, जसले न्यूरोन्सहरू बीचको जडानको बललाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। थप रूपमा, एक पूर्वाग्रह शब्द प्रायः प्रत्येक न्यूरोनमा थपिएको छ, जसले न्यूरोनको प्रतिक्रियाको राम्रो-ट्यूनिंगको लागि अनुमति दिन्छ। भारित इनपुटहरू र पूर्वाग्रह शब्द एक सक्रियता प्रकार्य मार्फत पारित गरिन्छ, जसले नेटवर्कमा गैर-रेखीयता परिचय दिन्छ।
सक्रियता प्रकार्यले यसको इनपुटहरूमा आधारित न्यूरोनको आउटपुट निर्धारण गर्दछ। सामान्य सक्रियता प्रकार्यहरूमा सिग्मोइड प्रकार्य समावेश छ, जसले ० र १ बीचको मानहरूमा इनपुटहरू नक्सा गर्छ, र सुधारित रेखीय एकाई (ReLU) प्रकार्य, जसले इनपुटलाई सकारात्मक र ० अन्यथा आउटपुट गर्दछ। सक्रियता प्रकार्य को छनौट हात मा समस्या र नेटवर्क को इच्छित गुण मा निर्भर गर्दछ।
तालिमको क्रममा, न्यूरल नेटवर्कले ब्याकप्रोपेगेशन नामक प्रक्रिया प्रयोग गरी भविष्यवाणी गरिएका आउटपुटहरू र इच्छित आउटपुटहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न यसको न्यूरोनको वजन र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गर्दछ। ब्याकप्रोपेगेशनले प्रत्येक तौल र पूर्वाग्रहको सन्दर्भमा त्रुटिको ढाँचाको गणना गर्दछ, जसले नेटवर्कलाई त्रुटि कम गर्ने तरिकामा अद्यावधिक गर्न अनुमति दिन्छ। यो पुनरावृत्ति प्रक्रिया जारी रहन्छ जब सम्म सञ्जाल त्रुटि न्यून गरिएको स्थितिमा पुग्दैन, र यसले नयाँ, नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
तस्बिर र वाक् पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र सिफारिस प्रणालीहरू सहित अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायरामा तंत्रिका नेटवर्कहरू अत्यधिक प्रभावकारी साबित भएका छन्। उदाहरणका लागि, छवि पहिचानमा, एक तंत्रिका नेटवर्कले हजारौं वा लाखौं लेबल गरिएका छविहरूको विश्लेषण गरेर वस्तुहरू पहिचान गर्न सिक्न सक्छ। डाटामा अन्तर्निहित ढाँचाहरू र सुविधाहरू क्याप्चर गरेर, तंत्रिका नेटवर्कहरूले आफ्नो ज्ञानलाई सामान्य बनाउन र नदेखिएका छविहरूमा सही भविष्यवाणी गर्न सक्छन्।
एक न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क को संरचना र कार्य द्वारा प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मोडेल हो। यसमा प्रत्येक न्युरोनले यसको इनपुटहरूमा गणितीय रूपान्तरण लागू गर्ने र सक्रियता प्रकार्य मार्फत नतिजा पास गर्ने, तहहरूमा संगठित अन्तरसम्बन्धित कृत्रिम न्यूरोन्सहरू समावेश गर्दछ। प्रशिक्षणको प्रक्रिया मार्फत, न्यूरल नेटवर्कहरूले अनुमानित र वांछित आउटपुटहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न तिनीहरूको वजन र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गर्दछ। यसले तिनीहरूलाई ढाँचाहरू पहिचान गर्न, भविष्यवाणीहरू गर्न र जटिल समस्याहरू समाधान गर्न अनुमति दिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा:
- डेटा प्रतिनिधित्व गर्ने सुविधाहरू संख्यात्मक ढाँचामा हुनुपर्छ र सुविधा स्तम्भहरूमा व्यवस्थित हुनुपर्छ?
- मेसिन लर्निङमा सिक्ने दर के हो?
- के प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीच सामान्यतया सिफारिस गरिएको डाटा विभाजन 80% देखि 20% को नजिक हुन्छ?
- क्लाउडमा पठाइएका नतिजाहरूसँग स्थानीय रूपमा चलिरहेको अवस्थित मोडेलहरूलाई हाइब्रिड सेटअपमा ML मोडेलहरू कसरी चलाउने?
- AI मोडेलमा ठूलो डाटा कसरी लोड गर्ने?
- नमुना सेवा गर्नुको अर्थ के हो?
- मेसिन लर्निङका लागि ठूला डाटा सेटहरूसँग काम गर्दा क्लाउडमा डाटा राख्नुलाई किन उत्तम दृष्टिकोण मानिन्छ?
- ठूला डाटासेटहरू स्थानान्तरण गर्नका लागि Google स्थानान्तरण उपकरण कहिले सिफारिस गरिन्छ?
- gsutil को उद्देश्य के हो र यसले कसरी छिटो स्थानान्तरण कार्यहरू सहज बनाउँछ?
- गुगल क्लाउड भण्डारण (GCS) लाई प्रशिक्षण डेटा भण्डारण गर्न कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटामा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्