Mạng lưới thần kinh là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Nó là thành phần cơ bản của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực học máy. Mạng lưới thần kinh được thiết kế để xử lý và giải thích các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, cho phép chúng đưa ra dự đoán, nhận dạng mẫu và giải quyết vấn đề.
Về cốt lõi, mạng nơ-ron bao gồm các nút được kết nối với nhau, được gọi là nơ-ron nhân tạo hoặc đơn giản là "nơ-ron". Các nơ-ron này được tổ chức thành các lớp, mỗi lớp thực hiện các phép tính cụ thể. Loại mạng nơ-ron phổ biến nhất là mạng nơ-ron chuyển tiếp, trong đó thông tin truyền theo một hướng, từ lớp đầu vào qua các lớp ẩn đến lớp đầu ra.
Mỗi nơ-ron trong mạng nơ-ron nhận đầu vào, áp dụng phép biến đổi toán học cho chúng và tạo ra đầu ra. Các đầu vào được nhân với trọng số, đại diện cho cường độ kết nối giữa các nơ-ron. Ngoài ra, một thuật ngữ sai lệch thường được thêm vào mỗi nơ-ron, điều này cho phép tinh chỉnh phản ứng của nơ-ron. Sau đó, các đầu vào có trọng số và số hạng sai lệch được chuyển qua hàm kích hoạt, hàm này đưa tính phi tuyến tính vào mạng.
Hàm kích hoạt xác định đầu ra của nơ-ron dựa trên đầu vào của nó. Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm hàm sigmoid, ánh xạ đầu vào tới các giá trị từ 0 đến 1 và hàm đơn vị tuyến tính được chỉnh lưu (ReLU), xuất ra đầu vào nếu nó dương và 0 nếu ngược lại. Việc lựa chọn chức năng kích hoạt phụ thuộc vào vấn đề hiện tại và các thuộc tính mong muốn của mạng.
Trong quá trình huấn luyện, mạng lưới thần kinh sẽ điều chỉnh trọng số và độ lệch của các nơ-ron để giảm thiểu sự khác biệt giữa kết quả đầu ra được dự đoán và kết quả đầu ra mong muốn bằng cách sử dụng quy trình gọi là lan truyền ngược. Lan truyền ngược tính toán độ dốc của lỗi theo từng trọng số và độ lệch, cho phép mạng cập nhật chúng theo cách giảm lỗi. Quá trình lặp lại này tiếp tục cho đến khi mạng đạt đến trạng thái giảm thiểu lỗi và có thể đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Mạng lưới thần kinh đã được chứng minh là có hiệu quả cao trong nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống đề xuất. Ví dụ, trong nhận dạng hình ảnh, mạng lưới thần kinh có thể học cách xác định các đối tượng bằng cách phân tích hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu hình ảnh được gắn nhãn. Bằng cách nắm bắt các mẫu và tính năng cơ bản trong dữ liệu, mạng lưới thần kinh có thể khái quát hóa kiến thức của chúng và đưa ra dự đoán chính xác về những hình ảnh không nhìn thấy được.
Mạng lưới thần kinh là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Nó bao gồm các nơ-ron nhân tạo được kết nối với nhau được tổ chức thành các lớp, trong đó mỗi nơ-ron áp dụng một phép biến đổi toán học cho đầu vào của nó và chuyển kết quả thông qua hàm kích hoạt. Thông qua quá trình huấn luyện, mạng lưới thần kinh sẽ điều chỉnh trọng số và độ lệch của chúng để giảm thiểu sự khác biệt giữa kết quả đầu ra được dự đoán và kết quả mong muốn. Điều này cho phép họ nhận ra các mẫu, đưa ra dự đoán và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Dữ liệu lớn cho các mô hình đào tạo trên đám mây:
- Các đối tượng đại diện cho dữ liệu có nên ở định dạng số và được sắp xếp theo các cột đối tượng không?
- Tốc độ học tập trong học máy là gì?
- Tỷ lệ phân chia dữ liệu thường được đề xuất giữa đào tạo và đánh giá có tương ứng gần 80% đến 20% không?
- Còn việc chạy các mô hình ML trong một thiết lập kết hợp, với các mô hình hiện có chạy cục bộ với kết quả được gửi lên đám mây thì sao?
- Làm cách nào để tải dữ liệu lớn vào mô hình AI?
- Phục vụ người mẫu nghĩa là gì?
- Tại sao đưa dữ liệu vào đám mây được coi là phương pháp tốt nhất khi làm việc với các tập dữ liệu lớn cho máy học?
- Khi nào Google Transfer Appliance được đề xuất để truyền các tập dữ liệu lớn?
- Mục đích của gsutil là gì và nó tạo điều kiện cho các công việc chuyển giao nhanh hơn như thế nào?
- Google Cloud Storage (GCS) có thể được sử dụng như thế nào để lưu trữ dữ liệu đào tạo?
Xem thêm câu hỏi và đáp án tại Dữ liệu lớn cho mô hình đào tạo trên đám mây