Kuidas alustada süvaõppimist tasuta ressursside abil? Praktiline juhend

Süvaõpe, mis on tehisintellekti valdkonna keskne osa, muudab meie elu ja tööd enneolematu kiirusega. Alates isejuhtivatest autodest kuni meditsiinilise diagnostika ja loomuliku keele töötlemiseni on süvaõppe rakendused kõikjal. Algajatele võib süvaõppe teoreetiline teadmine ja praktiline rakendamine tunduda heidutav. Õnneks on internetis palju tasuta ressursse, mis aitavad meil hõlpsalt alustada. See artikkel põhineb X/Twitteri aruteludel ja koondab praktilise süvaõppe alustamise juhendi, mis aitab teil nullist alustades järk-järgult omandada süvaõppe põhimõisted ja oskused.

1. Süvaõppe aluste mõistmine

Enne praktilisse tegevusse sukeldumist on oluline mõista süvaõppe põhimõisteid. Nagu @@techhybrindia märgib, ei ole AI ainult andmed ja algoritmid, vaid vajab ka tugevat arvutusvõimsust. Süvaõppe mudelid vajavad treenimiseks suures koguses GPU või TPU ressursse, samuti tohutut mälu ja kiiret arvutusvõimsust. Seetõttu on nende riistvaraliste aluste mõistmine ülioluline süvaõppe ulatuse ja keerukuse mõistmiseks.

Põhimõisted:

• Neuronivõrgud (Neural Networks): Süvaõppe alus, mis jäljendab inimese aju neuronite ühendusi.
• Sügavus (Depth): Viitab neuronivõrgu kihtide arvule. Mida rohkem kihte, seda keerukamaid funktsioone mudel suudab õppida.
• Tagasilevitamine (Backpropagation): Neuronivõrkude treenimise põhialgoritm, mida kasutatakse võrgu kaalude uuendamiseks.
• Aktiveerimisfunktsioonid (Activation Functions): Toovad sisse mittelineaarsuse, võimaldades neuronivõrkudel õppida keerulisi mustreid. Näiteks ReLU, Sigmoid, Tanh jne.
• Kahjufunktsioonid (Loss Functions): Mõõdavad mudeli ennustustulemuste ja tegelike tulemuste vahelist erinevust, mida kasutatakse mudeli parameetrite optimeerimiseks. Näiteks keskmine ruutviga (MSE), ristentroopia kahju (Cross-Entropy Loss) jne.
• Optimeerijad (Optimizers): Kasutatakse mudeli parameetrite uuendamiseks, vähendades kahjufunktsiooni väärtust. Näiteks gradientlaskumine (Gradient Descent), Adam, SGD jne.

Tasuta õppematerjalid:

• Raamatud:
  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 jagasid MIT-i pakutavaid tasuta AI & ML raamatuid, millest ## 2. Süvaõppe keskkonna seadistamine

Süvaõppe praktiseerimiseks on esmalt vaja seadistada sobiv arenduskeskkond. Levinud süvaõppe raamistikud on TensorFlow ja PyTorch.

Sammud:

1. Installi Python: Süvaõpe kasutab peamiselt Pythoni keelt arendamiseks. Soovitatav on installida Python 3.6 või uuem versioon.
2. Installi TensorFlow või PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Kui sinu masinal on NVIDIA GPU ja CUDA ning cuDNN on juba installitud, saad installida GPU versiooni TensorFlow'ist
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Vali sobiv installikäsk vastavalt oma operatsioonisüsteemile ja CUDA versioonile, näiteks:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Soovitatav on külastada PyTorchi ametlikku veebisaiti (https://pytorch.org/) uusimate installikäskude saamiseks
     

3. Installi muud vajalikud teegid: Näiteks NumPy, Pandas, Matplotlib jne.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Kasuta Jupyter Notebook'i või Google Colab'i: Jupyter Notebook pakub interaktiivset programmeerimiskeskkonda, mis sobib suurepäraselt süvaõppe katseteks ja õppimiseks. Google Colab pakub tasuta GPU ressursse, mis võimaldavad sul süvaõpet pilves treenida.

3. Praktiline tegevus: ehita oma esimene süvaõppe mudel

Teoreetiline õppimine on oluline, kuid veelgi olulisem on praktiline tegevus. Siin on lihtne näide, mis kasutab Kerast (TensorFlow'i kõrgtaseme API) pildiklassifikatsiooni süvaõppe mudeli ehitamiseks:

Sammud:1. Impordi vajalikud teegid:

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

2. Laadi andmekogum: Kasuta Keras'e sisseehitatud MNIST andmekogumit (käsitsi kirjutatud numbrite pildid). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Eeltöötlus: Normaliseeri pildi andmed vahemikku 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Ehita mudel: Kasuta Keras Sequential API-t, et ehitada lihtne CNN mudel. 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() # Prindi mudeli struktuur 5. Kompileeri mudel: Konfigureeri optimeerija, kahjufunktsioon ja hindamismõõdikud. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Treeni mudel: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Hinda mudel: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Näita tulemusi python # Visualiseeri mõned testandmete ennustustulemused predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 3. Praktiline näide: pildiklassifikatsioon MNIST andmestikuga

Selles jaotises kasutame MNIST andmestikku, et näidata, kuidas ehitada lihtne süvaõppe mudel pildiklassifikatsiooni jaoks. MNIST andmestik sisaldab 70 000 käsitsi kirjutatud numbri pilti, millest 60 000 on treeningandmed ja 10 000 on testandmed. Iga pilt on 28x28 pikslit ja on halltoonides.

3.1 Andmete ettevalmistamine

Esmalt laadime alla MNIST andmestiku ja normaliseerime andmed:

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# Laadi alla MNIST andmestik
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normaliseeri andmed
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

3.2 Mudeli ehitamine

Seejärel ehitame lihtsa süvaõppe mudeli, mis sisaldab kaks tihedat kihti ja ühe väljundkihi:

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')
])

See mudel sisaldab:

• Flatten kiht: muudab 28x28 pildi 784-mõõtmeliseks vektoriks.
• Dense kiht: täielikult ühendatud kiht, mis sisaldab 128 neuronit ja kasutab ReLU aktiveerimisfunktsiooni.
• Dense kiht: väljundkiht, mis sisaldab 10 neuronit (iga number 0-9 jaoks) ja kasutab softmax aktiveerimisfunktsiooni.

3.3 Mudeli kompileerimine

Seejärel kompileerime mudeli, määrates optimeerija, kadufunktsiooni ja mõõdikud:

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

Siin kasutame:

• adam optimeerija: adaptiivne õppimiskiiruse optimeerija.
• sparse_categorical_crossentropy kadufunktsioon: sobib mitmeklassilisele klassifikatsioonile.
• accuracy mõõdik: täpsus.

3.4 Mudeli treenimine

Seejärel treenime mudeli treeningandmetega:

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

See treenib mudelit 5 epohhi jooksul. Epohh on üks täielik iteratsioon läbi kogu treeningandmestiku.

3.5 Mudeli hindamine

Seejärel hindame mudeli testandmetega:

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Loss: {loss}")
print(f"Accuracy: {accuracy}")

See prindib mudeli kadu ja täpsuse testandmetega.

3.6 Ennustamine ja visualiseerimine

Lõpuks kasutame mudelit, et ennustada testandmete silte ja visualiseerida ennustustulemusi:

import numpy as np

# Ennusta testandmete silte
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# Visualiseeri ennustustulemused
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()

    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. Süvaõppe süvaõpe: täiustatud teemade uurimine

Kui olete süvaõppe põhitõed omandanud, võite hakata uurima mõningaid täiustatud teemasid, näiteks:

*   **Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNNid):** kasutatakse pilditöötluseks ja arvutinägemiseks.
*   **Rekurrentsed närvivõrgud (RNNid):** kasutatakse järjestikuste andmete, näiteks teksti ja ajaseeriate töötlemiseks.
*   **Pikaajalise lühimälu võrgud (LSTMid) ja GRUd:** täiustatud RNN-i struktuurid, mis suudavad paremini käsitleda pikaajalisi sõltuvusi.
*   **Generatiivsed vastandvõrgud (GANid):** kasutatakse uute andmete, näiteks piltide, heli ja teksti genereerimiseks.
*   **Transformer mudelid:** kasutatakse loomuliku keele töötlemiseks, näiteks BERT, GPT jne.

### Tasuta õppematerjalid:

*   **Artiklite lugemine:** lugege uusimaid süvaõppe artikleid, et olla kursis viimaste uurimistöödega. Artikleid saate otsida otsingumootorite, näiteks Google Scholar, abil.
*   **Blogid ja õpetused:** on palju kvaliteetseid süvaõppe blogisid ja õpetusi, näiteks TensorFlow ametlik veebisait, PyTorchi ametlik veebisait, masinõppe algoritmi insener jne.
*   **Avatud lähtekoodiga projektid:** lugege ja osalege avatud lähtekoodiga süvaõppe projektides, näiteks TensorFlow Models, PyTorch Examples jne.
*   **Ülekandeõpe:** nagu @@DSWithDennis märkis, võib ülekandeõpe kiirendada süvaõppe mudelite treenimist. Saate kasutada eelnevalt treenitud mudeleid, näiteks ResNet, VGG jne, ja neid oma konkreetse ülesande jaoks peenhäälestada.

## 5. Tähelepanekud ja näpunäited

*   **Jätkake harjutamist:** süvaõpe on väga praktiline distsipliin ja seda saab tõeliselt omandada ainult pideva harjutamise kaudu.
*   **Kasutage silumistööriistu:** nagu @@humble_ulzzang mainis, võib koodi silumisest õppimine olla tõhusam kui otse õppimine.
*   **Olge kursis viimaste edusammudega:** süvaõppe valdkond areneb kiiresti, seega olge kursis viimaste uurimistöödega.
*   **Osalege kogukonnas:** liituge süvaõppe kogukonnaga, et jagada kogemusi ja teadmisi teiste õppijatega. Näiteks TensorFlow Forum, PyTorch Discuss jne.
*   **Pöörake tähelepanu eetikale:** süvaõppe uurimisel ja rakendamisel pöörake tähelepanu seotud eetilistele küsimustele, näiteks andmete privaatsus, algoritmide õiglus jne.

## KokkuvõteSüvaõpe on võimaluste ja väljakutsete rohke valdkond. Tasuta ressursse kasutades, sobiva arenduskeskkonna üles seades ja praktiseerides saad omandada süvaõppe põhimõisted ja oskused ning neid praktiliste probleemide lahendamisel rakendada. Loodetavasti aitab see artikkel sul süvaõppega edukalt alustada ja tehisintellekti teel üha kaugemale jõuda!