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 mnoštvo besplatnih resursa koji nam mogu pomoći da lako započnemo. Ovaj će članak, temeljen na raspravama 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 @@techhybrindia ističe, AI nije samo podatak i algoritam, 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 opsega i složenosti dubokog učenja.

Ključni koncepti:

• Neural Networks (neuronske mreže): Osnova dubokog učenja, oponaša način na koji su neuroni povezani 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 uvodna literatura.
    • Understanding Deep Learning: Ova knjiga detaljno i razumljivo predstavlja sve 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 mogu vam pomoći da razumijete duboko učenje s matematičkog gledišta.

• Online tečajevi:

  • @@shamimai1 preporučio je besplatne tečajeve koje nudi Google, poput “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

Za praktičnu primjenu dubokog učenja, prvo je potrebno postaviti odgovarajuće razvojno okruženje. Uobičajeni okviri za duboko učenje uključuju TensorFlow i PyTorch.

Koraci:

1. Instalacija Pythona: Duboko učenje uglavnom koristi Python programski jezik za razvoj. Preporučuje se instalacija 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:

     # Ovisno o vašem operativnom sustavu i CUDA verziji, odaberite odgovarajuću naredbu za instalaciju, na primjer:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Preporučuje se posjetiti službenu web stranicu PyTorcha (https://pytorch.org/) za 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, vrlo pogodno za eksperimente i učenje dubokog učenja. Google Colab pruža besplatne GPU resurse, omogućujući vam treniranje dubokog učenja u oblaku.

3. Praktični rad: Izgradite svoj prvi model dubokog učenja

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

Koraci:

1. Uvoz potrebnih biblioteka:

   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 napisanih znamenki).

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

3. Predobrada podataka: Normalizirajte podatke slike između 0 i 1.

   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.

   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: Konfigurirajte optimizator, funkciju gubitka i metrike evaluacije.

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

6. Treniranje modela:

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

7. Evaluacija modela:

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

8. Prikaz rezultata

   # Vizualizacija nekih predviđanja skupa za testiranje
   predictions = model.predict(x_test[:10])
   predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]
   ```## 3. Izgradnja vašeg prvog modela dubokog učenja
   

Sada kada imate osnovno razumijevanje, zaronimo u izgradnju jednostavnog modela dubokog učenja koristeći Keras i TensorFlow. U ovom primjeru, koristit ćemo skup podataka MNIST za prepoznavanje rukom pisanih znamenki.

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

# Učitavanje skupa podataka MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Predobrada podataka
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Izgradnja modela
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# Treniranje modela
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluacija modela
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Točnost: {accuracy}')

# Predviđanje
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(i).numpy() for i in predictions]

# Vizualizacija rezultata predviđanja
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]}") # Predviđeno:
    plt.axis('off')
plt.show()

4. Dubinsko učenje: Istraživanje naprednih tema

Kada savladate osnove dubokog učenja, možete početi istraživati neke napredne teme, kao što su:

• Konvolucijske neuronske mreže (CNNs): Koriste se za obradu slika i računalni vid.
• Rekurentne neuronske mreže (RNNs): Koriste se za obradu sekvencijalnih podataka, kao što su tekst i vremenske serije.
• Mreže dugog kratkoročnog pamćenja (LSTMs) i GRUs: Poboljšane RNN strukture koje mogu bolje obraditi dugoročne ovisnosti.
• Generativne suparničke mreže (GANs): Koriste se za generiranje novih podataka, kao što su slike, audio i tekst.
• Transformer modeli: Koriste se za obradu prirodnog jezika, kao što su BERT, GPT itd.

Besplatni izvori za učenje:

• Čitanje radova: Čitajte najnovije radove o dubokom učenju kako biste bili u toku s najnovijim istraživačkim napretkom. Možete koristiti tražilice kao što je Google Scholar za pronalaženje radova.
• Blogovi i tutorijali: Postoji mnogo visokokvalitetnih blogova i tutorijala o dubokom učenju, kao što su TensorFlow službena stranica, PyTorch službena stranica, Inženjer algoritama strojnog učenja itd.
• Projekti otvorenog koda: Čitajte i sudjelujte u projektima dubokog učenja otvorenog koda, kao što su TensorFlow Models, PyTorch Examples itd.
• Transfer Learning: Kao što je @@DSWithDennis istaknuo, transfer learning može ubrzati obuku modela dubokog učenja. Možete koristiti prethodno obučene modele, kao što su ResNet, VGG itd., i fino ih podesiti kako bi odgovarali vašem specifičnom zadatku.

5. Mjere opreza i savjeti

• Ustrajte u praksi: Duboko učenje je vrlo praktična disciplina, a možete je istinski savladati samo kroz stalnu praksu.
• Dobro iskoristite alate za otklanjanje pogrešaka: Kao što je @@humble_ulzzang spomenuo, učenje iz otklanjanja pogrešaka u kodu može biti učinkovitije od izravnog učenja.
• Pratite najnoviji napredak: Područje dubokog učenja se brzo razvija, stoga morate stalno pratiti najnoviji istraživački napredak.
• Sudjelujte u zajednici: Pridružite se zajednici dubokog učenja kako biste razmijenili iskustva i znanje s drugim učenicima. Na primjer, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss itd.
• Obratite pozornost na etiku: Prilikom provođenja istraživanja i primjene dubokog učenja, obratite pozornost na relevantna etička pitanja, kao što su privatnost podataka, pravednost algoritama itd.

ZaključakDuboko učenje je područje puno prilika i izazova. Korištenjem besplatnih resursa, postavljanjem odgovarajućeg razvojnog okruženja i ustrajnom praksom, i vi možete savladati temeljne koncepte i vještine dubokog učenja te ih primijeniti 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!