Op het gebied van kunstmatige intelligentie, met name op het gebied van trainingsmodellen voor het spotten van trefwoorden, kunnen verschillende algoritmen worden overwogen. Eén algoritme dat echter bijzonder geschikt blijkt voor deze taak is het Convolutional Neural Network (CNN).
CNN's zijn op grote schaal gebruikt en succesvol gebleken bij verschillende computervisietaken, waaronder beeldherkenning en objectdetectie. Hun vermogen om ruimtelijke afhankelijkheden effectief vast te leggen en hiërarchische representaties te leren, maakt ze een uitstekende keuze voor het spotten van trefwoorden, waarbij het doel is om specifieke woorden of zinsdelen binnen een bepaalde invoer te identificeren.
De architectuur van een CNN bestaat uit meerdere lagen, waaronder convolutionele lagen, poolinglagen en volledig verbonden lagen. De convolutionele lagen voeren functie-extractie uit door een reeks leerbare filters op de invoergegevens toe te passen. Deze filters detecteren verschillende patronen en kenmerken in de gegevens, zoals randen, hoeken of texturen. Samenvoegingslagen verkleinen vervolgens de ruimtelijke afmetingen van de geëxtraheerde kenmerken, terwijl hun belangrijke kenmerken behouden blijven. Ten slotte combineren de volledig verbonden lagen de kenmerken die door de voorgaande lagen zijn geleerd en doen ze de uiteindelijke voorspellingen.
Om een CNN te trainen in het spotten van trefwoorden, is een gelabelde dataset vereist, bestaande uit audiofragmenten en de bijbehorende trefwoorden. De audiomonsters kunnen worden omgezet in spectrogrammen, wat een visuele weergave is van de frequentie-inhoud van de audiosignalen in de loop van de tijd. Deze spectrogrammen dienen als input voor CNN.
Tijdens het trainingsproces leert CNN patronen en kenmerken in de spectrogrammen te herkennen die indicatief zijn voor de aanwezigheid van de trefwoorden. Dit wordt bereikt door een iteratief optimalisatieproces dat backpropagation wordt genoemd, waarbij het netwerk zijn gewichten en vooroordelen aanpast om het verschil tussen zijn voorspellingen en de labels van de grondwaarheid te minimaliseren. De optimalisatie wordt doorgaans uitgevoerd met behulp van op gradiëntafdaling gebaseerde algoritmen, zoals stochastische gradiëntafdaling (SGD) of Adam.
Zodra CNN is getraind, kan het worden gebruikt om trefwoorden in nieuwe audiofragmenten te herkennen door deze door het netwerk te sturen en de output van het netwerk te onderzoeken. De uitvoer kan een waarschijnlijkheidsverdeling zijn over een reeks vooraf gedefinieerde trefwoorden, die de waarschijnlijkheid aangeeft dat elk trefwoord in de invoer aanwezig is.
Het is vermeldenswaard dat de prestaties van CNN voor het spotten van trefwoorden sterk afhankelijk zijn van de kwaliteit en diversiteit van de trainingsgegevens. Een grotere en meer diverse dataset kan het netwerk helpen beter te generaliseren naar onzichtbare monsters en de nauwkeurigheid ervan te verbeteren. Bovendien kunnen technieken zoals data-augmentatie, waarbij de trainingsgegevens kunstmatig worden uitgebreid door willekeurige transformaties toe te passen, de prestaties van CNN verder verbeteren.
Het Convolutional Neural Network (CNN)-algoritme is zeer geschikt voor het trainen van modellen voor het spotten van trefwoorden. Het vermogen om ruimtelijke afhankelijkheden vast te leggen en hiërarchische representaties te leren, maakt het effectief bij het identificeren van specifieke woorden of zinsneden in audiofragmenten. Door gelabelde spectrogrammen als invoer te gebruiken en het netwerk te optimaliseren via backpropagation, kan CNN worden getraind in het herkennen van patronen die indicatief zijn voor de aanwezigheid van trefwoorden. De prestaties van CNN kunnen worden verbeterd door gebruik te maken van een diverse en uitgebreide trainingsdataset.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning