Yapay Zeka alanında, özellikle anahtar kelime tespitine yönelik eğitim modelleri alanında çeşitli algoritmalar düşünülebilir. Ancak bu göreve özellikle uygun olarak öne çıkan algoritmalardan biri Evrişimli Sinir Ağıdır (CNN).
CNN'ler, görüntü tanıma ve nesne algılama dahil olmak üzere çeşitli bilgisayarlı görme görevlerinde yaygın olarak kullanılmış ve başarılı olduğu kanıtlanmıştır. Mekansal bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalama ve hiyerarşik temsilleri öğrenme yetenekleri, onları, belirli bir girdi içindeki belirli kelimeleri veya kelime öbeklerini tanımlamanın amaçlandığı anahtar kelime tespitinde mükemmel bir seçim haline getirir.
Bir CNN'nin mimarisi, evrişimli katmanlar, havuzlama katmanları ve tamamen bağlı katmanlar dahil olmak üzere birden fazla katmandan oluşur. Evrişimsel katmanlar, giriş verilerine bir dizi öğrenilebilir filtre uygulayarak özellik çıkarımı gerçekleştirir. Bu filtreler verilerdeki kenarlar, köşeler veya dokular gibi çeşitli desen ve özellikleri algılar. Havuzlama katmanları daha sonra, önemli özelliklerini korurken, çıkarılan özelliklerin uzamsal boyutlarını azaltır. Son olarak tamamen bağlantılı katmanlar, önceki katmanların öğrendiği özellikleri birleştirir ve son tahminleri yapar.
Bir CNN'yi anahtar kelime tespitine yönelik eğitmek için, ses örneklerinden ve bunlara karşılık gelen anahtar kelimelerden oluşan etiketli bir veri kümesi gereklidir. Ses örnekleri, ses sinyallerinin zaman içindeki frekans içeriğinin görsel temsilleri olan spektrogramlara dönüştürülebilir. Bu spektrogramlar CNN'e girdi görevi görür.
Eğitim süreci sırasında CNN, spektrogramlardaki anahtar kelimelerin varlığının göstergesi olan kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenir. Bu, ağın kendi tahminleri ile temel gerçek etiketleri arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ağırlıklarını ve önyargılarını ayarladığı, geri yayılım adı verilen yinelemeli bir optimizasyon süreci aracılığıyla gerçekleştirilir. Optimizasyon tipik olarak stokastik gradyan iniş (SGD) veya Adam gibi gradyan iniş tabanlı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir.
CNN eğitildikten sonra, yeni ses örneklerindeki anahtar kelimeleri ağ üzerinden besleyerek ve ağın çıktısını inceleyerek tespit etmek için kullanılabilir. Çıktı, her bir anahtar kelimenin girdide mevcut olma olasılığını gösteren, önceden tanımlanmış bir dizi anahtar kelime üzerinde bir olasılık dağılımı olabilir.
CNN'in anahtar kelime tespitindeki performansının büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve çeşitliliğine bağlı olduğunu belirtmekte fayda var. Daha büyük ve daha çeşitli bir veri kümesi, ağın görünmeyen örneklere daha iyi genelleme yapmasına ve doğruluğunu artırmasına yardımcı olabilir. Ek olarak, eğitim verilerinin rastgele dönüşümler uygulanarak yapay olarak genişletildiği veri artırma gibi teknikler, CNN'nin performansını daha da artırabilir.
Evrişimli Sinir Ağı (CNN) algoritması, anahtar kelime tespitine yönelik eğitim modelleri için çok uygundur. Uzamsal bağımlılıkları yakalama ve hiyerarşik temsilleri öğrenme yeteneği, onu ses örnekleri içindeki belirli kelimeleri veya cümleleri tanımlamada etkili kılar. Etiketli spektrogramları girdi olarak kullanarak ve geri yayılım yoluyla ağı optimize ederek, CNN, anahtar kelimelerin varlığını gösteren kalıpları tanıyacak şekilde eğitilebilir. CNN'in performansı, çeşitli ve artırılmış bir eğitim veri seti kullanılarak geliştirilebilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)