W dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w dziedzinie modeli szkoleniowych do wykrywania słów kluczowych, można rozważyć kilka algorytmów. Jednakże jednym z algorytmów, który szczególnie dobrze nadaje się do tego zadania, jest konwolucyjna sieć neuronowa (CNN).
Sieci CNN są szeroko stosowane i okazały się skuteczne w różnych zadaniach związanych z wizją komputerową, w tym w rozpoznawaniu obrazu i wykrywaniu obiektów. Ich zdolność do skutecznego wychwytywania zależności przestrzennych i uczenia się reprezentacji hierarchicznych czyni je doskonałym wyborem do wyszukiwania słów kluczowych, gdzie celem jest identyfikacja konkretnych słów lub fraz w ramach danego wejścia.
Architektura CNN składa się z wielu warstw, w tym warstw splotowych, warstw łączących i warstw w pełni połączonych. Warstwy splotowe dokonują ekstrakcji cech, stosując zestaw możliwych do nauczenia się filtrów do danych wejściowych. Filtry te wykrywają różne wzorce i cechy danych, takie jak krawędzie, narożniki lub tekstury. Warstwy łączące zmniejszają następnie wymiary przestrzenne wyodrębnionych obiektów, zachowując jednocześnie ich ważne cechy. Wreszcie w pełni połączone warstwy łączą cechy wyuczone przez poprzednie warstwy i dokonują ostatecznych prognoz.
Aby wyszkolić CNN pod kątem wyszukiwania słów kluczowych, wymagany jest oznaczony zestaw danych składający się z próbek audio i odpowiadających im słów kluczowych. Próbki audio można przekształcić w spektrogramy, które stanowią wizualną reprezentację zawartości częstotliwości sygnałów audio w czasie. Spektrogramy te służą jako dane wejściowe dla CNN.
Podczas procesu szkolenia CNN uczy się rozpoznawać wzorce i cechy na spektrogramach, które wskazują na obecność słów kluczowych. Osiąga się to poprzez iteracyjny proces optymalizacji zwany propagacją wsteczną, podczas którego sieć dostosowuje swoje wagi i odchylenia, aby zminimalizować różnicę między swoimi przewidywaniami a podstawowymi etykietami prawdy. Optymalizacja jest zwykle przeprowadzana przy użyciu algorytmów opartych na opadaniu gradientu, takich jak stochastyczne opadanie gradientu (SGD) lub Adam.
Po przeszkoleniu CNN można go wykorzystać do wyszukiwania słów kluczowych w nowych próbkach audio, przepuszczając je przez sieć i sprawdzając sygnał wyjściowy sieci. Wynikiem może być rozkład prawdopodobieństwa dla zestawu predefiniowanych słów kluczowych, wskazujący prawdopodobieństwo obecności każdego słowa kluczowego na wejściu.
Warto zauważyć, że skuteczność CNN w zakresie wyszukiwania słów kluczowych w dużym stopniu zależy od jakości i różnorodności danych szkoleniowych. Większy i bardziej zróżnicowany zbiór danych może pomóc sieci w lepszym uogólnianiu niewidocznych próbek i poprawie jej dokładności. Ponadto techniki takie jak powiększanie danych, w przypadku których dane szkoleniowe są sztucznie rozszerzane poprzez zastosowanie przekształceń losowych, mogą jeszcze bardziej zwiększyć wydajność CNN.
Algorytm konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) dobrze nadaje się do modeli szkoleniowych w zakresie wykrywania słów kluczowych. Jego zdolność do wychwytywania zależności przestrzennych i uczenia się reprezentacji hierarchicznych sprawia, że jest skuteczny w identyfikowaniu określonych słów lub fraz w próbkach audio. Wykorzystując oznaczone spektrogramy jako dane wejściowe i optymalizując sieć poprzez propagację wsteczną, CNN można nauczyć się rozpoznawać wzorce wskazujące na obecność słów kluczowych. Wydajność CNN można poprawić, stosując zróżnicowany i rozszerzony zbiór danych szkoleniowych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning