Nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'ambito dei modelli di addestramento per l'individuazione delle parole chiave, si possono prendere in considerazione diversi algoritmi. Tuttavia, un algoritmo particolarmente adatto a questo compito è la rete neurale convoluzionale (CNN).
Le CNN sono state ampiamente utilizzate e si sono dimostrate efficaci in varie attività di visione artificiale, tra cui il riconoscimento di immagini e il rilevamento di oggetti. La loro capacità di catturare in modo efficace le dipendenze spaziali e di apprendere rappresentazioni gerarchiche li rende una scelta eccellente per l'individuazione di parole chiave, dove l'obiettivo è identificare parole o frasi specifiche all'interno di un dato input.
L'architettura di una CNN è costituita da più livelli, inclusi livelli convoluzionali, livelli di pooling e livelli completamente connessi. Gli strati convoluzionali eseguono l'estrazione delle caratteristiche applicando una serie di filtri apprendibili ai dati di input. Questi filtri rilevano vari modelli e caratteristiche nei dati, come bordi, angoli o trame. I livelli di pooling riducono quindi le dimensioni spaziali delle funzionalità estratte, pur mantenendo le loro caratteristiche importanti. Infine, i livelli completamente connessi combinano le caratteristiche apprese dai livelli precedenti ed effettuano le previsioni finali.
Per addestrare una CNN all'individuazione delle parole chiave, è necessario un set di dati etichettato, costituito da campioni audio e dalle parole chiave corrispondenti. I campioni audio possono essere convertiti in spettrogrammi, che sono rappresentazioni visive del contenuto di frequenza dei segnali audio nel tempo. Questi spettrogrammi servono come input per la CNN.
Durante il processo di formazione, la CNN impara a riconoscere modelli e caratteristiche negli spettrogrammi che indicano la presenza delle parole chiave. Ciò si ottiene attraverso un processo di ottimizzazione iterativo chiamato backpropagation, in cui la rete regola i suoi pesi e i suoi bias per ridurre al minimo la differenza tra le sue previsioni e le etichette di verità di base. L'ottimizzazione viene in genere eseguita utilizzando algoritmi basati sulla discesa del gradiente, come la discesa del gradiente stocastico (SGD) o Adam.
Una volta addestrata, la CNN può essere utilizzata per individuare parole chiave in nuovi campioni audio inserendoli nella rete ed esaminando l'output della rete. L'output può essere una distribuzione di probabilità su un insieme di parole chiave predefinite, che indica la probabilità che ciascuna parola chiave sia presente nell'input.
Vale la pena notare che le prestazioni della CNN nell’individuazione delle parole chiave dipendono fortemente dalla qualità e dalla diversità dei dati di addestramento. Un set di dati più ampio e diversificato può aiutare la rete a generalizzare meglio i campioni invisibili e a migliorarne l’accuratezza. Inoltre, tecniche come l’aumento dei dati, in cui i dati di addestramento vengono espansi artificialmente applicando trasformazioni casuali, possono migliorare ulteriormente le prestazioni della CNN.
L'algoritmo Convolutional Neural Network (CNN) è particolarmente adatto per l'addestramento di modelli per l'individuazione di parole chiave. La sua capacità di catturare dipendenze spaziali e apprendere rappresentazioni gerarchiche lo rende efficace nell'identificare parole o frasi specifiche all'interno dei campioni audio. Utilizzando spettrogrammi etichettati come input e ottimizzando la rete attraverso la backpropagation, la CNN può essere addestrata a riconoscere modelli indicativi della presenza di parole chiave. Le prestazioni della CNN possono essere migliorate utilizzando un set di dati di addestramento diversificato e ampliato.
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