Een neuraal netwerk is een computermodel dat is geïnspireerd op de structuur en het functioneren van het menselijk brein. Het is een fundamenteel onderdeel van kunstmatige intelligentie, met name op het gebied van machinaal leren. Neurale netwerken zijn ontworpen om complexe patronen en relaties in gegevens te verwerken en te interpreteren, waardoor ze voorspellingen kunnen doen, patronen kunnen herkennen en problemen kunnen oplossen.
In de kern bestaat een neuraal netwerk uit onderling verbonden knooppunten, bekend als kunstmatige neuronen of eenvoudigweg 'neuronen'. Deze neuronen zijn georganiseerd in lagen, waarbij elke laag specifieke berekeningen uitvoert. Het meest voorkomende type neuraal netwerk is het feedforward neurale netwerk, waarbij informatie in één richting stroomt, van de invoerlaag via de verborgen lagen naar de uitvoerlaag.
Elk neuron in een neuraal netwerk ontvangt input, past er een wiskundige transformatie op toe en produceert een output. De input wordt vermenigvuldigd met gewichten, die de sterkte van de verbindingen tussen neuronen vertegenwoordigen. Bovendien wordt aan elk neuron vaak een bias-term toegevoegd, waardoor de respons van het neuron kan worden verfijnd. De gewogen inputs en biasterm worden vervolgens door een activeringsfunctie gevoerd, die niet-lineariteit in het netwerk introduceert.
De activeringsfunctie bepaalt de output van een neuron op basis van zijn input. Veel voorkomende activeringsfuncties zijn onder meer de sigmoïdefunctie, die invoer toewijst aan waarden tussen 0 en 1, en de gelijkgerichte lineaire eenheid (ReLU)-functie, die de invoer uitvoert als deze positief is en anders 0. De keuze van de activeringsfunctie hangt af van het probleem en de gewenste eigenschappen van het netwerk.
Tijdens de training past het neurale netwerk de gewichten en biases van zijn neuronen aan om het verschil tussen de voorspelde outputs en de gewenste outputs te minimaliseren, met behulp van een proces dat backpropagation wordt genoemd. Backpropagation berekent de gradiënt van de fout met betrekking tot elk gewicht en elke afwijking, waardoor het netwerk deze kan bijwerken op een manier die de fout vermindert. Dit iteratieve proces gaat door totdat het netwerk een toestand bereikt waarin de fout wordt geminimaliseerd en het nauwkeurige voorspellingen kan doen op basis van nieuwe, onzichtbare gegevens.
Neurale netwerken hebben bewezen zeer effectief te zijn in een breed scala aan toepassingen, waaronder beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en aanbevelingssystemen. Bij beeldherkenning kan een neuraal netwerk bijvoorbeeld objecten leren identificeren door duizenden of zelfs miljoenen gelabelde afbeeldingen te analyseren. Door de onderliggende patronen en kenmerken in de gegevens vast te leggen, kunnen neurale netwerken hun kennis generaliseren en nauwkeurige voorspellingen doen op basis van onzichtbare beelden.
Een neuraal netwerk is een computermodel dat is geïnspireerd op de structuur en het functioneren van het menselijk brein. Het bestaat uit onderling verbonden kunstmatige neuronen die in lagen zijn georganiseerd, waarbij elk neuron een wiskundige transformatie op zijn input toepast en het resultaat door een activeringsfunctie doorgeeft. Door het trainingsproces passen neurale netwerken hun gewichten en vooroordelen aan om het verschil tussen voorspelde en gewenste outputs te minimaliseren. Hierdoor kunnen ze patronen herkennen, voorspellingen doen en complexe problemen oplossen.
Andere recente vragen en antwoorden over Big data voor trainingsmodellen in de cloud:
- Moeten objecten die gegevens vertegenwoordigen een numerieke indeling hebben en in objectkolommen zijn georganiseerd?
- Wat is het leerpercentage bij machinaal leren?
- Ligt de doorgaans aanbevolen gegevensverdeling tussen training en evaluatie in de buurt van de overeenkomstige 80% tot 20%?
- Hoe zit het met het uitvoeren van ML-modellen in een hybride opstelling, waarbij bestaande modellen lokaal draaien en de resultaten naar de cloud worden verzonden?
- Hoe kan ik big data in het AI-model laden?
- Wat betekent het dienen van een model?
- Waarom wordt het plaatsen van gegevens in de cloud als de beste aanpak beschouwd bij het werken met big data-sets voor machine learning?
- Wanneer wordt de Google Transfer Appliance aanbevolen voor het overzetten van grote datasets?
- Wat is het doel van gsutil en hoe maakt het snellere overdrachtstaken mogelijk?
- Hoe kan Google Cloud Storage (GCS) worden gebruikt om trainingsgegevens op te slaan?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Big data voor trainingsmodellen in de cloud