आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से कीवर्ड स्पॉटिंग के लिए प्रशिक्षण मॉडल के क्षेत्र में, कई एल्गोरिदम पर विचार किया जा सकता है। हालाँकि, एक एल्गोरिथ्म जो इस कार्य के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, वह कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) है।
सीएनएन का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है और यह छवि पहचान और वस्तु पहचान सहित विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों में सफल साबित हुआ है। स्थानिक निर्भरता को प्रभावी ढंग से पकड़ने और पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व सीखने की उनकी क्षमता उन्हें कीवर्ड स्पॉटिंग के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाती है, जहां लक्ष्य किसी दिए गए इनपुट के भीतर विशिष्ट शब्दों या वाक्यांशों की पहचान करना है।
सीएनएन की वास्तुकला में कई परतें शामिल हैं, जिनमें कनवल्शनल परतें, पूलिंग परतें और पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें शामिल हैं। कनवल्शनल परतें इनपुट डेटा पर सीखने योग्य फ़िल्टर का एक सेट लागू करके सुविधा निष्कर्षण करती हैं। ये फ़िल्टर डेटा में विभिन्न पैटर्न और विशेषताओं का पता लगाते हैं, जैसे कि किनारे, कोने या बनावट। पूलिंग परतें अपनी महत्वपूर्ण विशेषताओं को बनाए रखते हुए, निकाली गई विशेषताओं के स्थानिक आयामों को कम करती हैं। अंत में, पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें पिछली परतों द्वारा सीखी गई विशेषताओं को जोड़ती हैं और अंतिम भविष्यवाणियां करती हैं।
कीवर्ड स्पॉटिंग के लिए सीएनएन को प्रशिक्षित करने के लिए, एक लेबल डेटासेट की आवश्यकता होती है, जिसमें ऑडियो नमूने और उनके संबंधित कीवर्ड शामिल होते हैं। ऑडियो नमूनों को स्पेक्ट्रोग्राम में परिवर्तित किया जा सकता है, जो समय के साथ ऑडियो संकेतों की आवृत्ति सामग्री का दृश्य प्रतिनिधित्व है। ये स्पेक्ट्रोग्राम सीएनएन के लिए इनपुट के रूप में काम करते हैं।
प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, सीएनएन स्पेक्ट्रोग्राम में पैटर्न और विशेषताओं को पहचानना सीखता है जो कीवर्ड की उपस्थिति का संकेत देते हैं। इसे बैकप्रॉपैगेशन नामक एक पुनरावृत्त अनुकूलन प्रक्रिया के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जहां नेटवर्क अपनी भविष्यवाणियों और जमीनी सच्चाई लेबल के बीच अंतर को कम करने के लिए अपने वजन और पूर्वाग्रहों को समायोजित करता है। अनुकूलन आमतौर पर ग्रेडिएंट डिसेंट-आधारित एल्गोरिदम, जैसे स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी) या एडम का उपयोग करके किया जाता है।
एक बार सीएनएन प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसका उपयोग नए ऑडियो नमूनों में कीवर्ड को नेटवर्क के माध्यम से फीड करके और नेटवर्क के आउटपुट की जांच करने के लिए किया जा सकता है। आउटपुट पूर्वनिर्धारित कीवर्ड के एक सेट पर संभाव्यता वितरण हो सकता है, जो इनपुट में प्रत्येक कीवर्ड के मौजूद होने की संभावना को दर्शाता है।
यह ध्यान देने योग्य है कि कीवर्ड स्पॉटिंग के लिए सीएनएन का प्रदर्शन काफी हद तक प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता पर निर्भर करता है। एक बड़ा और अधिक विविध डेटासेट नेटवर्क को अनदेखे नमूनों को बेहतर ढंग से सामान्यीकृत करने और इसकी सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकता है। इसके अतिरिक्त, डेटा संवर्द्धन जैसी तकनीकें, जहां प्रशिक्षण डेटा को यादृच्छिक परिवर्तनों को लागू करके कृत्रिम रूप से विस्तारित किया जाता है, सीएनएन के प्रदर्शन को और बढ़ा सकती है।
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) एल्गोरिदम कीवर्ड स्पॉटिंग के लिए प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयुक्त है। स्थानिक निर्भरता को पकड़ने और पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व सीखने की इसकी क्षमता इसे ऑडियो नमूनों के भीतर विशिष्ट शब्दों या वाक्यांशों की पहचान करने में प्रभावी बनाती है। इनपुट के रूप में लेबल किए गए स्पेक्ट्रोग्राम का उपयोग करके और बैकप्रॉपैगेशन के माध्यम से नेटवर्क को अनुकूलित करके, सीएनएन को कीवर्ड की उपस्थिति का संकेत देने वाले पैटर्न को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। विविध और संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करके सीएनएन के प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।
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