Kako započeti s dubokim učenjem koristeći besplatne resurse? Praktični vodič

Duboko učenje, kao ključna komponenta područja umjetne inteligencije, mijenja naše živote i rad brzinom bez presedana. Od samovozećih automobila do medicinske dijagnostike i obrade prirodnog jezika, primjena dubokog učenja je sveprisutna. Međutim, za početnike, teorijsko znanje i praktična primjena dubokog učenja mogu se činiti pomalo zastrašujućima. Srećom, na internetu postoji veliki broj besplatnih resursa koji nam mogu pomoći da lako započnemo. Ovaj članak će, na temelju rasprava na X/Twitteru, sastaviti praktični vodič za početak s dubokim učenjem, koji će vam pomoći da od nule postupno savladate temeljne koncepte i vještine dubokog učenja.

1. Razumijevanje osnova dubokog učenja

Prije nego što se upustite u praksu, ključno je razumjeti osnovne koncepte dubokog učenja. Kao što je @@techhybrindia istaknuo, AI nije samo o podacima i algoritmima, već zahtijeva i snažnu računalnu snagu. Modeli dubokog učenja zahtijevaju velike količine GPU ili TPU resursa, kao i ogromne količine memorije i brzu računalnu snagu za obuku. Stoga je razumijevanje ovih hardverskih osnova ključno za razumijevanje razmjera i složenosti dubokog učenja.

Ključni koncepti:

• Neural Networks (neuronske mreže): Osnova dubokog učenja, oponaša način povezivanja neurona u ljudskom mozgu.
• Depth (dubina): Odnosi se na broj slojeva neuronske mreže. Što je više slojeva, to model može naučiti složenije značajke.
• Backpropagation (povratna propagacija): Temeljni algoritam za obuku neuronskih mreža, koji se koristi za ažuriranje težina u mreži.
• Activation Functions (aktivacijske funkcije): Uvode nelinearnost, omogućujući neuronskim mrežama da uče složene obrasce. Na primjer, ReLU, Sigmoid, Tanh itd.
• Loss Functions (funkcije gubitka): Mjere razliku između predviđenih rezultata modela i stvarnih rezultata, a koriste se za optimizaciju parametara modela. Na primjer, srednja kvadratna pogreška (MSE), gubitak unakrsne entropije (Cross-Entropy Loss) itd.
• Optimizers (optimizatori): Koriste se za ažuriranje parametara modela, smanjujući vrijednost funkcije gubitka. Na primjer, gradijentni spust (Gradient Descent), Adam, SGD itd.

Besplatni resursi za učenje:

• Knjige:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 podijelili su besplatne AI & ML knjige koje nudi MIT, među kojima je «Understanding Deep Learning» vrlo dobra knjiga za početnike.
    • Understanding Deep Learning: Ova knjiga na jednostavan način uvodi različite aspekte dubokog učenja, od osnovnih koncepata do naprednih tehnika.
    • Foundations of Machine Learning: Ova knjiga pokriva temeljne teorije strojnog učenja, što je vrlo korisno za razumijevanje principa dubokog učenja.
  • @@KirkDBorne preporučio je «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» i «Deep Learning Foundations and Concepts», ove dvije knjige vam mogu pomoći da razumijete duboko učenje iz matematičke perspektive.

• Online tečajevi:

  • @@shamimai1 preporučio je besplatne tečajeve koje nudi Google, kao što su “Understanding machine learning” i “Introduction to Large Language Models”, ovi tečajevi vam mogu pomoći da brzo razumijete osnovne koncepte dubokog učenja i LLM-a.
  • @@mehmetsongur_ podijelio je videozapise MIT-ovog tečaja Deep Learning, koji se mogu pogledati na Youtubeu. MIT Deep Learning Course## 2. Postavljanje okruženja za duboko učenje

Da biste se bavili praksom dubokog učenja, prvo morate postaviti odgovarajuće razvojno okruženje. Uobičajeni okviri za duboko učenje uključuju TensorFlow i PyTorch.

Koraci:

1. Instalacija Pythona: Duboko učenje uglavnom koristi Python jezik za razvoj. Preporučuje se instaliranje Pythona 3.6 ili novije verzije.
2. Instalacija TensorFlowa ili PyTorcha:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Ako vaše računalo ima NVIDIA GPU, i već ste instalirali CUDA i cuDNN, možete instalirati GPU verziju TensorFlowa
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Odaberite odgovarajuću naredbu za instalaciju na temelju vašeg operativnog sustava i CUDA verzije, na primjer:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Preporučuje se posjetiti službenu web stranicu PyTorcha (https://pytorch.org/) kako biste dobili najnovije naredbe za instalaciju
     

3. Instalacija ostalih potrebnih biblioteka: Na primjer, NumPy, Pandas, Matplotlib itd.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Korištenje Jupyter Notebooka ili Google Colaba: Jupyter Notebook pruža interaktivno programsko okruženje, koje je vrlo pogodno za eksperimente i učenje dubokog učenja. Google Colab pruža besplatne GPU resurse, omogućujući vam da trenirate duboko učenje u oblaku.

3. Praktični rad: Izgradite svoj prvi model dubokog učenja

Teorijsko učenje je važno, ali praktični rad je još važniji. Slijedi jednostavan primjer, korištenje Kerasa (TensorFlowov API visoke razine) za izgradnju modela dubokog učenja za klasifikaciju slika:

Koraci:1. Uvoz potrebnih biblioteka:

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

2. Učitavanje skupa podataka: Koristite Kerasov ugrađeni MNIST skup podataka (slike rukom pisanih brojeva). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Predobrada podataka: Normalizujte podatke slike između 0 i 1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Izgradnja modela: Koristite Keras Sequential API za izgradnju jednostavnog CNN modela. python 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() # Ispis strukture modela 5. Kompajliranje modela: Konfigurišite optimizator, funkciju gubitka i metrike evaluacije. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Treniranje modela: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Evaluacija modela: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Prikaz rezultata ```python # Vizualizacija nekih predviđanja skupa za testiranje predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

1. Uvod u duboko učenje

Duboko učenje je podskup mašinskog učenja koji koristi umjetne neuronske mreže s više slojeva (otuda \Duboko učenje je polje puno prilika i izazova. Korištenjem besplatnih resursa, postavljanjem odgovarajućeg razvojnog okruženja i ustrajanjem u praksi, i vi možete savladati ključne koncepte i vještine dubokog učenja i primijeniti ih na stvarne probleme. Nadamo se da će vam ovaj članak pomoći da uspješno uđete u svijet dubokog učenja i napredujete sve dalje na putu umjetne inteligencije!