Jaringan saraf minangka model komputasi sing diilhami dening struktur lan fungsi otak manungsa. Iki minangka komponèn dhasar saka intelijen buatan, khusus ing bidang pembelajaran mesin. Jaringan syaraf dirancang kanggo ngolah lan napsirake pola lan hubungan sing rumit ing data, supaya bisa nggawe prediksi, ngenali pola, lan ngatasi masalah.
Ing inti, jaringan saraf kasusun saka node sing saling nyambungake, sing dikenal minangka neuron buatan utawa mung "neuron." Neuron iki diatur dadi lapisan, kanthi saben lapisan nindakake komputasi tartamtu. Jinis jaringan syaraf sing paling umum yaiku jaringan syaraf feedforward, ing ngendi informasi mili ing siji arah, saka lapisan input liwat lapisan sing didhelikake menyang lapisan output.
Saben neuron ing jaringan saraf nampa input, ngetrapake transformasi matematika, lan ngasilake output. Input dikalikan kanthi bobot, sing makili kekuwatan sambungan antarane neuron. Kajaba iku, istilah bias asring ditambahake ing saben neuron, sing ngidini kanggo nyetel respon neuron. Input bobot lan istilah bias banjur dilewati liwat fungsi aktivasi, sing ngenalake non-linearitas menyang jaringan.
Fungsi aktivasi nemtokake output neuron adhedhasar input. Fungsi aktivasi umum kalebu fungsi sigmoid, sing menehi peta input menyang nilai antarane 0 lan 1, lan fungsi unit linear rectified (ReLU), sing ngasilake input yen positif lan 0 yen ora. Pilihan fungsi aktivasi gumantung saka masalah sing ana ing tangan lan sifat jaringan sing dikarepake.
Sajrone latihan, jaringan syaraf nyetel bobot lan bias neuron kanggo nyuda prabédan antarane output sing diprediksi lan output sing dikarepake, nggunakake proses sing diarani backpropagation. Backpropagation ngetung gradien kesalahan babagan saben bobot lan bias, saéngga jaringan bisa nganyari kanthi cara sing nyuda kesalahan kasebut. Proses iteratif iki terus nganti jaringan tekan negara ing ngendi kesalahan diminimalisir, lan bisa nggawe prediksi akurat babagan data anyar sing ora katon.
Jaringan saraf wis kabukten efektif banget ing macem-macem aplikasi, kalebu pangenalan gambar lan wicara, pangolahan basa alami, lan sistem rekomendasi. Contone, ing pangenalan gambar, jaringan saraf bisa sinau kanggo ngenali obyek kanthi nganalisa ewonan utawa malah mayuta-yuta gambar kanthi label. Kanthi njupuk pola lan fitur dhasar ing data kasebut, jaringan saraf bisa generalize kawruh lan nggawe prediksi akurat ing gambar sing ora katon.
Jaringan saraf minangka model komputasi sing diilhami dening struktur lan fungsi otak manungsa. Iki kasusun saka neuron buatan sing saling gegandhengan sing disusun dadi lapisan, kanthi saben neuron ngetrapake transformasi matematika menyang input lan ngliwati asil kasebut liwat fungsi aktivasi. Liwat proses latihan, jaringan saraf nyetel bobot lan bias kanggo nyilikake prabédan antarane output sing diprediksi lan sing dikarepake. Iki ngidini dheweke ngenali pola, nggawe ramalan, lan ngrampungake masalah sing rumit.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Data gedhe kanggo model latihan ing méga:
- Apa fitur sing makili data kudu ing format numerik lan diatur ing kolom fitur?
- Apa tingkat learning ing machine learning?
- Apa pamisah data biasane dianjurake antarane latihan lan evaluasi cedhak 80% kanggo 20% cocog?
- Kepiye carane nganggo model ML ing persiyapan hibrida, kanthi model sing wis ana mlaku sacara lokal kanthi asil dikirim menyang awan?
- Kepiye cara mbukak data gedhe menyang model AI?
- Apa tegese ngladeni model?
- Napa nglebokake data ing awan dianggep minangka pendekatan sing paling apik nalika nggarap set data gedhe kanggo sinau mesin?
- Kapan Google Transfer Appliance dianjurake kanggo nransfer set data gedhe?
- Apa tujuane gsutil lan kepiye cara nggampangake transfer kerja sing luwih cepet?
- Kepiye carane Google Cloud Storage (GCS) bisa digunakake kanggo nyimpen data latihan?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing Big data kanggo model latihan ing awan
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Langkah-langkah luwih ing Learning Machine (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Data gedhe kanggo model latihan ing méga (pindhah menyang topik sing gegandhengan)