Com utilitzar recursos gratuïts per introduir-se a l'aprenentatge profund? Una guia pràctica

L'aprenentatge profund, com a component central del camp de la intel·ligència artificial, està canviant les nostres vides i el nostre treball a una velocitat sense precedents. Des de la conducció autònoma fins al diagnòstic mèdic i el processament del llenguatge natural, les aplicacions de l'aprenentatge profund són omnipresents. No obstant això, per als principiants, el coneixement teòric i les operacions pràctiques de l'aprenentatge profund poden semblar una mica intimidants. Afortunadament, hi ha una gran quantitat de recursos gratuïts a Internet que poden ajudar-nos a començar fàcilment. Aquest article es basarà en les discussions a X/Twitter per recopilar una guia pràctica d'introducció a l'aprenentatge profund per ajudar-vos a dominar gradualment els conceptes i les habilitats bàsiques de l'aprenentatge profund des de zero.

1. Comprendre els fonaments de l'aprenentatge profund

Abans d'aprofundir en la pràctica, és fonamental comprendre els conceptes bàsics de l'aprenentatge profund. Tal com assenyala @@techhybrindia, la IA no és només dades i algoritmes, sinó que també requereix una gran capacitat de càlcul. Els models d'aprenentatge profund necessiten molts recursos de GPU o TPU, així com una gran quantitat de memòria i una capacitat de càlcul d'alta velocitat per poder entrenar-se. Per tant, comprendre aquests fonaments de maquinari és crucial per entendre l'escala i la complexitat de l'aprenentatge profund.

Conceptes clau:

• Xarxes neuronals (Neural Networks): La base de l'aprenentatge profund, imitant la forma en què les neurones del cervell humà estan connectades.
• Profunditat (Depth): Es refereix al nombre de capes de la xarxa neuronal. Com més capes, més complexes són les característiques que el model pot aprendre.
• Retropropagació (Backpropagation): L'algoritme central per entrenar xarxes neuronals, utilitzat per actualitzar els pesos de la xarxa.
• Funcions d'activació (Activation Functions): Introdueixen la no linealitat, permetent que les xarxes neuronals aprenguin patrons complexos. Per exemple, ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.
• Funcions de pèrdua (Loss Functions): Mesuren la diferència entre els resultats de la predicció del model i els resultats reals, utilitzades per optimitzar els paràmetres del model. Per exemple, l'error quadràtic mitjà (MSE), la pèrdua d'entropia creuada (Cross-Entropy Loss), etc.
• Optimizadors (Optimizers): S'utilitzen per actualitzar els paràmetres del model i reduir el valor de la funció de pèrdua. Per exemple, el descens de gradient (Gradient Descent), Adam, SGD, etc.

Recursos d'aprenentatge gratuïts:

• Llibres:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 van compartir llibres gratuïts d'IA i ML proporcionats pel MIT, entre els quals «Understanding Deep Learning» és una molt bona lectura introductòria.
    • Understanding Deep Learning: Aquest llibre presenta de manera senzilla i fàcil d'entendre tots els aspectes de l'aprenentatge profund, des dels conceptes bàsics fins a les tècniques avançades.
    • Foundations of Machine Learning: Aquest llibre cobreix la teoria bàsica de l'aprenentatge automàtic, que és molt útil per comprendre els principis de l'aprenentatge profund.
  • @@KirkDBorne va recomanar «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» i «Deep Learning Foundations and Concepts», aquests dos llibres poden ajudar-vos a entendre l'aprenentatge profund des d'una perspectiva matemàtica.

• Cursos en línia:

  • @@shamimai1 va recomanar cursos gratuïts proporcionats per Google, com ara «Understanding machine learning» i «Introduction to Large Language Models», aquests cursos poden ajudar-vos a comprendre ràpidament els conceptes bàsics de l'aprenentatge profund i els LLM.
  • @@mehmetsongur_ va compartir vídeos del curs d'aprenentatge profund del MIT, que es poden veure a Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Configurar l'entorn d'aprenentatge profund

Per dur a terme la pràctica de l'aprenentatge profund, primer cal configurar un entorn de desenvolupament adequat. Els frameworks d'aprenentatge profund utilitzats habitualment inclouen TensorFlow i PyTorch.

Passos:

1. Instal·lar Python: L'aprenentatge profund utilitza principalment el llenguatge Python per al desenvolupament. Es recomana instal·lar Python 3.6 o superior.
2. Instal·lar TensorFlow o PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Si la teva màquina té una GPU NVIDIA i ja has instal·lat CUDA i cuDNN, pots instal·lar la versió GPU de TensorFlow
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Selecciona l'ordre d'instal·lació adequada segons el teu sistema operatiu i la versió de CUDA, per exemple:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Es recomana visitar el lloc web oficial de PyTorch (https://pytorch.org/) per obtenir les ordres d'instal·lació més recents
     

3. Instal·lar altres biblioteques necessàries: Per exemple, NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Utilitzar Jupyter Notebook o Google Colab: Jupyter Notebook proporciona un entorn de programació interactiu, molt adequat per a experiments i aprenentatge d'aprenentatge profund. Google Colab proporciona recursos de GPU gratuïts, que et permeten realitzar l'entrenament d'aprenentatge profund al núvol.

3. Pràctica: Construeix el teu primer model d'aprenentatge profund

L'aprenentatge teòric és important, però encara més important és la pràctica. Aquest és un exemple senzill, que utilitza Keras (l'API d'alt nivell de TensorFlow) per construir un model d'aprenentatge profund per a la classificació d'imatges:

Passos:

1. Importa les biblioteques necessàries:

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

2. Carrega el conjunt de dades: Utilitza el conjunt de dades MNIST integrat de Keras (imatges de dígits manuscrits).

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
   

3. Preprocessa les dades: Normalitza les dades de la imatge entre 0 i 1.

   x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
   x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
   

4. Construeix el model: Utilitza l'API Sequential de Keras per construir un model CNN senzill.

   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() # Imprimeix l'estructura del model
   

5. Compila el model: Configura l'optimitzador, la funció de pèrdua i les mètriques d'avaluació.

   model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
   

6. Entrena el model:

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

7. Avala el model:

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

8. Mostra els resultats

   # Visualitza alguns dels resultats de la predicció del conjunt de proves
   predictions = model.predict(x_test[:10])
   predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]
   ```## 1. Introducció a l'aprenentatge profund
   

L'aprenentatge profund és una branca de l'aprenentatge automàtic que utilitza xarxes neuronals amb múltiples capes per aprendre i representar les característiques de les dades. Ha aconseguit un èxit notable en diversos camps, com ara la visió per computador, el processament del llenguatge natural i el reconeixement de la parla.

Per què triar l'aprenentatge profund?

• Aprenentatge automàtic de característiques: L'aprenentatge profund pot aprendre automàticament les característiques de les dades, eliminant la necessitat d'enginyeria manual de característiques.
• Alta precisió: Els models d'aprenentatge profund poden aconseguir una alta precisió en tasques complexes.
• Adaptabilitat: Els models d'aprenentatge profund es poden adaptar a diferents tipus de dades i tasques.

2. Preparació de l'entorn

Abans de començar a aprendre l'aprenentatge profund, cal preparar l'entorn de desenvolupament. Aquí teniu alguns passos bàsics:

1. Instal·leu Python: L'aprenentatge profund s'implementa principalment amb Python. Podeu descarregar la darrera versió de Python des del lloc web oficial de Python.

2. Instal·leu TensorFlow o PyTorch: TensorFlow i PyTorch són dos dels marcs d'aprenentatge profund més populars. Podeu triar-ne un segons les vostres preferències.

   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     

   • PyTorch:

     pip install torch torchvision torchaudio
     

3. Instal·leu altres biblioteques necessàries:

   pip install numpy matplotlib scikit-learn
   

3. Exemple bàsic: Reconeixement de dígits MNIST

Aquest exemple utilitza TensorFlow per implementar un model bàsic de xarxa neuronal per al reconeixement de dígits MNIST.

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# Carregueu el conjunt de dades MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalitzeu les dades
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Definiu el model
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compileu el model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Entreneu el model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Avalueu el model
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Loss: {loss}')
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# Feu prediccions
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

# Visualitzeu els resultats de la predicció
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]}")
    plt.axis('off')
plt.show()

Explicació del codi:

• Carregueu el conjunt de dades MNIST: Utilitzeu tf.keras.datasets.mnist.load_data() per carregar el conjunt de dades MNIST.
• Normalitzeu les dades: Normalitzeu els valors de píxels a l'interval [0, 1].
• Definiu el model: Utilitzeu tf.keras.models.Sequential per definir un model de xarxa neuronal seqüencial.
  • tf.keras.layers.Flatten: Aplaneu la imatge d'entrada de 28x28 a un vector de 784 dimensions.
  • tf.keras.layers.Dense: Capa totalment connectada.
    • 128: Nombre de neurones a la capa.
    • activation='relu': Funció d'activació ReLU.
    • 10: Nombre de neurones a la capa de sortida (10 dígits).
    • activation='softmax': Funció d'activació Softmax, que converteix la sortida en una distribució de probabilitat.
• Compileu el model: Utilitzeu model.compile() per compilar el model.
  • optimizer='adam': Utilitzeu l'optimitzador Adam.
  • loss='sparse_categorical_crossentropy': Utilitzeu la pèrdua d'entropia creuada categòrica dispersa.
  • metrics=['accuracy']: Utilitzeu la precisió com a mètrica.
• Entreneu el model: Utilitzeu model.fit() per entrenar el model.
  • epochs=5: Entreneu durant 5 èpoques.
• Avalueu el model: Utilitzeu model.evaluate() per avaluar el model al conjunt de dades de prova.
• Feu prediccions: Utilitzeu model.predict() per fer prediccions al conjunt de dades de prova.
• Visualitzeu els resultats de la predicció: Visualitzeu les imatges de prova i les seves etiquetes predites.

    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]}")
        plt.axis('off')
    plt.show()
    ```

## 4. Aprenentatge en profunditat: exploreu temes avançats

Un cop hàgiu dominat els fonaments de l'aprenentatge profund, podeu començar a explorar alguns temes avançats, com ara:

*   **Xarxes neuronals convolucionals (CNN):** S'utilitzen per al processament d'imatges i la visió per computador.
*   **Xarxes neuronals recurrents (RNN):** S'utilitzen per processar dades de seqüència, com ara text i sèries temporals.
*   **Xarxes de memòria a curt termini llarg (LSTM) i GRU:** Estructures RNN millorades que poden gestionar millor les dependències a llarg termini.
*   **Xarxes generatives adversarials (GAN):** S'utilitzen per generar dades noves, com ara imatges, àudio i text.
*   **Models Transformer:** S'utilitzen per al processament del llenguatge natural, com ara BERT, GPT, etc.

### Recursos d'aprenentatge gratuïts:

*   **Lectura d'articles:** Llegiu els darrers articles d'aprenentatge profund per conèixer els darrers avenços en la investigació. Podeu utilitzar motors de cerca com Google Scholar per trobar articles.
*   **Blocs i tutorials:** Hi ha molts blocs i tutorials d'aprenentatge profund d'alta qualitat, com ara el lloc web oficial de TensorFlow, el lloc web oficial de PyTorch, enginyer d'algorismes d'aprenentatge automàtic, etc.
*   **Projectes de codi obert:** Llegiu i participeu en projectes d'aprenentatge profund de codi obert, com ara TensorFlow Models, PyTorch Examples, etc.
*   **Aprenentatge per transferència:** Com assenyala @@DSWithDennis, l'aprenentatge per transferència pot accelerar l'entrenament de models d'aprenentatge profund. Podeu utilitzar models pre-entrenats, com ara ResNet, VGG, etc., i ajustar-los per adaptar-los a la vostra tasca específica.

## 5. Precaucions i consells

*   **Persistiu en la pràctica:** L'aprenentatge profund és una disciplina molt pràctica. Només mitjançant la pràctica constant es pot dominar realment.
*   **Feu un bon ús de les eines de depuració:** Com va esmentar @@humble_ulzzang, aprendre de la depuració de codi pot ser més efectiu que aprendre directament.
*   **Estigueu atents als darrers avenços:** El camp de l'aprenentatge profund està evolucionant ràpidament, així que estigueu atents als darrers avenços en la investigació.
*   **Participeu a la comunitat:** Uniu-vos a la comunitat d'aprenentatge profund per intercanviar experiències i coneixements amb altres aprenents. Per exemple, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, etc.
*   **Estigueu atents a l'ètica:** Quan feu investigació i aplicacions d'aprenentatge profund, estigueu atents a les qüestions ètiques relacionades, com ara la privadesa de les dades, la justícia algorítmica, etc.

## ResumL'aprenentatge profund és un camp ple d'oportunitats i reptes. Aprofitant els recursos gratuïts, configurant un entorn de desenvolupament adequat i perseverant en la pràctica, també pots dominar els conceptes i les habilitats bàsiques de l'aprenentatge profund i aplicar-los a problemes reals. Espero que aquest article t'ajudi a introduir-te sense problemes en l'aprenentatge profund i a avançar cada cop més en el camí de la intel·ligència artificial!