Как да започнем с дълбоко обучение с безплатни ресурси? Практическо ръководство

Дълбокото обучение, като основен компонент на областта на изкуствения интелект, променя живота и работата ни с безпрецедентна скорост. От самоуправляващи се автомобили до медицинска диагностика и обработка на естествен език, приложенията на дълбокото обучение са навсякъде. Въпреки това, за начинаещите, теоретичните знания и практическите операции на дълбокото обучение могат да изглеждат малко обезсърчаващи. За щастие, в интернет има много безплатни ресурси, които могат да ни помогнат да започнем лесно. Тази статия ще организира практическо ръководство за начинаещи в дълбокото обучение, базирано на дискусии в X/Twitter, за да ви помогне да овладеете основните концепции и умения на дълбокото обучение стъпка по стъпка от нулата.

1. Разбиране на основите на дълбокото обучение

Преди да се потопите в практиката, е изключително важно да разберете основните концепции на дълбокото обучение. Както посочва @@techhybrindia, AI не е просто данни и алгоритми, той също изисква мощна изчислителна мощност. Моделите за дълбоко обучение изискват голям брой GPU или TPU ресурси, както и огромни количества памет и високоскоростна изчислителна мощност, за да бъдат обучени. Следователно, разбирането на тези хардуерни основи е от решаващо значение за разбирането на мащаба и сложността на дълбокото обучение.

Ключови концепции:

Невронни мрежи (Neural Networks): Основата на дълбокото обучение, имитираща връзките на невроните в човешкия мозък.
Дълбочина (Depth): Отнася се до броя на слоевете на невронната мрежа. Колкото повече слоеве, толкова по-сложни характеристики може да научи моделът.
Обратно разпространение (Backpropagation): Основният алгоритъм за обучение на невронни мрежи, използван за актуализиране на теглата в мрежата.
Функции за активиране (Activation Functions): Въвеждат нелинейност, позволявайки на невронните мрежи да научават сложни модели. Например ReLU, Sigmoid, Tanh и др.
Функции за загуба (Loss Functions): Измерват разликата между прогнозираните резултати на модела и действителните резултати, използвани за оптимизиране на параметрите на модела. Например средна квадратична грешка (MSE), кръстосана ентропия (Cross-Entropy Loss) и др.
Оптимизатори (Optimizers): Използват се за актуализиране на параметрите на модела, намалявайки стойността на функцията за загуба. Например градиентно спускане (Gradient Descent), Adam, SGD и др.

Безплатни учебни ресурси:

Книги:
- @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 споделиха безплатни книги за AI & ML, предоставени от MIT, сред които «Understanding Deep Learning» е много добро въведение.
  - Understanding Deep Learning: Тази книга представя задълбочено и просто всички аспекти на дълбокото обучение, от основни концепции до напреднали техники.
  - Foundations of Machine Learning: Тази книга обхваща основните теории на машинното обучение, което е много полезно за разбиране на принципите на дълбокото обучение.
- @@KirkDBorne препоръча «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» и «Deep Learning Foundations and Concepts», тези две книги могат да ви помогнат да разберете дълбокото обучение от математическа гледна точка.
Онлайн курсове:
- @@shamimai1 препоръча безплатни курсове, предоставени от Google, като например „Understanding machine learning“ и „Introduction to Large Language Models“, тези курсове могат да ви помогнат бързо да разберете основните концепции на дълбокото обучение и LLM.
- @@mehmetsongur_ сподели видеоклипове от курса на MIT за Deep Learning, които могат да бъдат гледани в Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Създаване на среда за дълбоко обучение

За да практикувате дълбоко обучение, първо трябва да създадете подходяща среда за разработка. Често използваните рамки за дълбоко обучение включват TensorFlow и PyTorch.

Стъпки:

Инсталиране на Python: Дълбокото обучение използва основно езика Python за разработка. Препоръчително е да инсталирате Python 3.6 или по-нова версия.

Инсталиране на TensorFlow или PyTorch:

TensorFlow:

pip install tensorflow
# Ако вашата машина има NVIDIA GPU и вече сте инсталирали CUDA и cuDNN, можете да инсталирате GPU версията на TensorFlow
# pip install tensorflow-gpu

PyTorch:

# Изберете подходящата команда за инсталиране според вашата операционна система и CUDA версия, например:
pip install torch torchvision torchaudio
# Препоръчително е да посетите официалния уебсайт на PyTorch (https://pytorch.org/), за да получите най-новите команди за инсталиране

Инсталиране на други необходими библиотеки: Например NumPy, Pandas, Matplotlib и др.
```
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
```
Използване на Jupyter Notebook или Google Colab: Jupyter Notebook предоставя интерактивна среда за програмиране, която е много подходяща за експерименти и обучение в дълбокото обучение. Google Colab предоставя безплатни GPU ресурси, които ви позволяват да извършвате обучение за дълбоко обучение в облака.

3. Практическа работа: Създаване на вашия първи модел за дълбоко обучение

Теоретичното обучение е важно, но практическата работа е още по-важна. Ето един прост пример, използващ Keras (високо ниво API на TensorFlow) за изграждане на модел за дълбоко обучение за класификация на изображения:

Стъпки:

Импортиране на необходимите библиотеки:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt

Зареждане на набора от данни: Използвайте вградения в Keras набор от данни MNIST (изображения на ръкописни цифри).
```
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
```
Предварителна обработка на данните: Нормализиране на данните за изображенията между 0 и 1.
```
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
```

Изграждане на модела: Използвайте Keras Sequential API, за да изградите прост CNN модел.

model = keras.Sequential(
    [
        keras.Input(shape=(28, 28, 1)),
        layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(10, activation="softmax"),
    ]
)
model.summary() # Отпечатване на структурата на модела

Компилиране на модела: Конфигуриране на оптимизатора, функцията за загуби и показателите за оценка.
```
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
```

Обучение на модела:

batch_size = 128
epochs = 10
model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)

Оценка на модела:

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

Показване на резултатите

# Визуализиране на някои от резултатите от прогнозите на тестовия набор
predictions = model.predict(x_test[:10])
predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]
```## 4. 模型评估与优化

在训练完模型后，我们需要评估模型的性能，并进行优化。常用的评估指标包括：

准确率 (Accuracy): 分类正确的样本比例。
精确率 (Precision): 预测为正的样本中，真正为正的比例。
召回率 (Recall): 所有正样本中，被正确预测为正的比例。
F1-score: 精确率和召回率的调和平均数。
损失函数 (Loss Function): 衡量模型预测值与真实值之间的差距。

常用的优化方法包括：

调整学习率 (Learning Rate): 控制模型参数更新的幅度。
使用优化器 (Optimizer): 例如 Adam, SGD 等，可以加速模型训练，并提高模型性能。
正则化 (Regularization): 例如 L1 正则化, L2 正则化，可以防止模型过拟合。
数据增强 (Data Augmentation): 通过对训练数据进行变换，例如旋转，缩放，平移等，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
早停法 (Early Stopping): 在验证集上的性能不再提高时，提前停止训练，可以防止模型过拟合。

代码示例：模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 假设 y_true 是真实标签，y_pred 是模型预测的标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0]

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy}") # Точност: делът на правилно класифицираните проби.
print(f"Precision: {precision}") # Прецизност: делът на истинските положителни сред прогнозираните като положителни.
print(f"Recall: {recall}") # Отзивчивост: делът на всички положителни проби, които са правилно прогнозирани като положителни.
print(f"F1-score: {f1}") # F1-резултат: хармоничното средно на прецизността и отзивчивостта.

代码示例：模型预测结果可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Зареждане на MNIST набора от данни
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Предварителна обработка на данните
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# Създаване на модел
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компилиране на модела
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Преоформяне на данните за да отговарят на очакванията на Conv2D слоя
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)

# Обучение на модела
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=32, validation_split=0.1)

# Прогнозиране на етикетите за тестовия набор от данни
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# Визуализация на прогнозираните резултати
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(1, 10, i+1)
    plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
    plt.title(f"Predicted: {predicted_labels[i]}") # Прогнозирано:
    plt.axis('off')
plt.show()

4. Задълбочено обучение: Изследване на разширени теми

След като сте усвоили основите на дълбокото обучение, можете да започнете да изследвате някои разширени теми, като например:

Конволюционни невронни мрежи (CNNs): Използват се за обработка на изображения и компютърно зрение.
Рекурентни невронни мрежи (RNNs): Използват се за обработка на последователни данни, като текст и времеви редове.
Мрежи с дълга краткосрочна памет (LSTMs) и GRUs: Подобрени RNN структури, които могат да обработват по-добре дългосрочни зависимости.
Генеративни състезателни мрежи (GANs): Използват се за генериране на нови данни, като изображения, аудио и текст.
Transformer модели: Използват се за обработка на естествен език, като BERT, GPT и др.

Безплатни ресурси за обучение:

Четене на статии: Четете най-новите статии за дълбоко обучение, за да научите за най-новите изследвания. Можете да използвате търсачки като Google Scholar, за да намерите статии.
Блогове и уроци: Има много висококачествени блогове и уроци за дълбоко обучение, като официалния уебсайт на TensorFlow, официалния уебсайт на PyTorch, Инженер по алгоритми за машинно обучение и др.
Проекти с отворен код: Четете и участвайте в проекти с отворен код за дълбоко обучение, като TensorFlow Models, PyTorch Examples и др.
Трансферно обучение: Както посочва @@DSWithDennis, трансферното обучение може да ускори обучението на модели за дълбоко обучение. Можете да използвате предварително обучени модели, като ResNet, VGG и др., и да ги донастроите, за да отговарят на вашата конкретна задача.

5. Съображения и съвети

Практикувайте последователно: Дълбокото обучение е силно практична дисциплина. Можете да я овладеете само чрез постоянна практика.
Използвайте инструменти за отстраняване на грешки: Както спомена @@humble_ulzzang, ученето от отстраняване на грешки в кода може да бъде по-ефективно от директното учене.
Следете най-новите разработки: Областта на дълбокото обучение се развива бързо, така че трябва да следите най-новите изследвания.
Участвайте в общността: Присъединете се към общност за дълбоко обучение, за да обменяте опит и знания с други учащи. Например TensorFlow Forum, PyTorch Discuss и др.
Обърнете внимание на етичните въпроси: Когато провеждате изследвания и приложения за дълбоко обучение, трябва да обърнете внимание на свързаните етични въпроси, като поверителност на данните, справедливост на алгоритмите и др.