Hogyan kezdjünk el mélytanulást ingyenes forrásokból? Egy praktikus útmutató\n\nA mélytanulás, mint a mesterséges intelligencia területének központi eleme, példátlan sebességgel változtatja meg életünket és munkánkat. Az önvezető autóktól az orvosi diagnosztikán át a természetes nyelvi feldolgozásig a mélytanulás alkalmazásai mindenütt jelen vannak. A kezdők számára azonban a mélytanulás elméleti ismeretei és gyakorlati alkalmazása is ijesztőnek tűnhet. Szerencsére az interneten rengeteg ingyenes forrás áll rendelkezésre, amelyek segíthetnek a könnyű kezdésben. Ez a cikk az X/Twitteren folytatott megbeszélések alapján egy praktikus mélytanulási bevezető útmutatót állít össze, amely segít a nulláról kezdeni, és fokozatosan elsajátítani a mélytanulás alapvető fogalmait és készségeit.\n\n## 1. A mélytanulás alapjainak megértése\n\nA gyakorlati alkalmazásba való elmélyedés előtt elengedhetetlen a mélytanulás alapfogalmainak megértése. Ahogy @@techhybrindia rámutat, a mesterséges intelligencia nem csak adatok és algoritmusok kérdése, hanem erős számítási kapacitást is igényel. A mélytanulási modellek hatalmas mennyiségű GPU- vagy TPU-erőforrást, valamint hatalmas memóriát és nagy sebességű számítási kapacitást igényelnek a betanításhoz. Ezért e hardveres alapok megértése elengedhetetlen a mélytanulás méretének és összetettségének megértéséhez.\n\n### Kulcsfogalmak:\n\n* Neurális hálózatok (Neural Networks): A mélytanulás alapja, amely az emberi agy idegsejtjeinek összekapcsolódását utánozza.\n* Mélység (Depth): A neurális hálózat rétegeinek számát jelenti. Minél több réteg van, annál összetettebb jellemzőket képes a modell megtanulni.\n* Visszaterjesztés (Backpropagation): A neurális hálózatok betanításának központi algoritmusa, amely a hálózat súlyainak frissítésére szolgál.\n* Aktivációs függvények (Activation Functions): Nemlinearitást vezetnek be, lehetővé téve a neurális hálózatok számára, hogy összetett mintákat tanuljanak meg. Például ReLU, Sigmoid, Tanh stb.\n* Veszteségfüggvények (Loss Functions): Mérik a modell által előrejelzett eredmények és a tényleges eredmények közötti eltérést, a modell paramétereinek optimalizálására szolgálnak. Például négyzetes hiba (MSE), keresztentrópia veszteség (Cross-Entropy Loss) stb.\n* Optimalizálók (Optimizers): A modell paramétereinek frissítésére szolgálnak, csökkentve a veszteségfüggvény értékét. Például gradiens ereszkedés (Gradient Descent), Adam, SGD stb.\n\n### Ingyenes tanulási források:\n\n* Könyvek:\n * @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 megosztották a MIT által kínált ingyenes AI & ML könyveket, amelyek közül a 《Understanding Deep Learning》 egy nagyon jó bevezető olvasmány.\n * Understanding Deep Learning: Ez a könyv mélyrehatóan és érthetően mutatja be a mélytanulás különböző aspektusait, az alapfogalmaktól a fejlett technikákig.\n * Foundations of Machine Learning: Ez a könyv a gépi tanulás alapvető elméleteit tartalmazza, ami nagyon hasznos a mélytanulás elveinek megértéséhez.\n * @@KirkDBorne a 《Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI》 és a 《Deep Learning Foundations and Concepts》 könyveket ajánlotta, amelyek segíthetnek a mélytanulás matematikai szempontból történő megértésében.\n\n* Online kurzusok:\n * @@shamimai1 a Google által kínált ingyenes kurzusokat ajánlotta, például az “Understanding machine learning” és az ## 2. Mélytanulási környezet beállítása

A mélytanulás gyakorlati alkalmazásához először egy megfelelő fejlesztői környezetet kell beállítani. A leggyakrabban használt mélytanulási keretrendszerek közé tartozik a TensorFlow és a PyTorch.

Lépések:

1. Python telepítése: A mélytanulás fejlesztése főként Python nyelven történik. Javasolt a Python 3.6 vagy újabb verziójának telepítése.
2. TensorFlow vagy PyTorch telepítése:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Ha a gépeden van NVIDIA GPU, és már telepítve van a CUDA és a cuDNN, akkor telepítheted a TensorFlow GPU verzióját
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # A megfelelő telepítési parancsot az operációs rendszered és a CUDA verziód alapján válaszd ki, például:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Javasolt a PyTorch hivatalos weboldalának (https://pytorch.org/) felkeresése a legfrissebb telepítési parancsokért
     

3. Egyéb szükséges könyvtárak telepítése: Például NumPy, Pandas, Matplotlib stb.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Jupyter Notebook vagy Google Colab használata: A Jupyter Notebook egy interaktív programozási környezetet biztosít, amely nagyon alkalmas mélytanulási kísérletekre és tanulásra. A Google Colab ingyenes GPU erőforrásokat biztosít, amelyek lehetővé teszik a mélytanulási modellek felhőben történő betanítását.

3. Gyakorlati alkalmazás: Az első mélytanulási modell létrehozása

A elméleti tanulás fontos, de még fontosabb a gyakorlati alkalmazás. Az alábbiakban egy egyszerű példa látható, amely a Keras (a TensorFlow magas szintű API-ja) segítségével egy képfelismerésre használt mélytanulási modellt hoz létre:

Lépések:1. Szükséges könyvtárak importálása:\n python\n import tensorflow as tf\n from tensorflow import keras\n from tensorflow.keras import layers\n import matplotlib.pyplot as plt\n \n2. Adathalmaz betöltése: A Keras beépített MNIST adathalmazának (kézzel írt számjegyek képei) használata.\n python\n (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()\n \n3. Adatok előfeldolgozása: A képadatok normalizálása 0-1 közé.\n ```python\n x_train = x_train.astype( 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. Mélyebb tanulás: Haladó témák felfedezése

Miután elsajátítottad a mélytanulás alapjait, elkezdheted felfedezni a haladóbb témákat, például:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek): Képfeldolgozáshoz és számítógépes látáshoz.
• Rekurrens neurális hálózatok (RNN-ek): Szekvenciális adatok, például szöveg és idősorok feldolgozásához.
• Hosszú rövid távú memória hálózatok (LSTM-ek) és GRU-k: Továbbfejlesztett RNN struktúrák, amelyek jobban képesek kezelni a hosszú távú függőségeket.
• Generatív ellenséges hálózatok (GAN-ok): Új adatok, például képek, hangok és szövegek generálására.
• Transformer modellek: Természetes nyelvfeldolgozáshoz, például BERT, GPT stb.

Ingyenes tanulási források:

• Szakirodalom olvasása: Olvasd el a legújabb mélytanulási szakirodalmat, hogy tájékozódj a legújabb kutatási eredményekről. Használhatsz olyan keresőmotorokat, mint a Google Scholar a cikkek kereséséhez.
• Blogok és oktatóanyagok: Sok jó minőségű mélytanulási blog és oktatóanyag létezik, például a TensorFlow hivatalos weboldala, a PyTorch hivatalos weboldala, a Gépi tanulási algoritmus mérnök stb.
• Nyílt forráskódú projektek: Olvass és vegyél részt nyílt forráskódú mélytanulási projektekben, például a TensorFlow Models, a PyTorch Examples stb.
• Transfer Learning: Ahogy @@DSWithDennis rámutatott, a transzfer tanulás felgyorsíthatja a mélytanulási modellek képzését. Használhatsz előre betanított modelleket, például ResNet, VGG stb., és finomhangolhatod azokat az adott feladatodhoz.

5. Megjegyzések és tippek

• Kitartó gyakorlás: A mélytanulás egy nagyon gyakorlatias tudományág, amelyet csak folyamatos gyakorlással lehet igazán elsajátítani.
• Használd ki a hibakereső eszközöket: Ahogy @@humble_ulzzang említette, a kód hibakereséséből való tanulás hatékonyabb lehet, mint a közvetlen tanulás.
• Kövesd a legújabb fejleményeket: A mélytanulás területe gyorsan fejlődik, ezért folyamatosan figyelemmel kell kísérni a legújabb kutatási eredményeket.
• Vegyen részt a közösségben: Csatlakozz a mélytanulási közösséghez, hogy tapasztalatokat és tudást cserélj más tanulókkal. Például TensorFlow Forum, PyTorch Discuss stb.
• Figyelj az etikai kérdésekre: A mélytanulási kutatás és alkalmazás során figyelj a kapcsolódó etikai kérdésekre, például az adatvédelemre, az algoritmusok méltányosságára stb.

ÖsszegzésA mélytanulás egy lehetőségekkel és kihívásokkal teli terület. Ingyenes erőforrások kihasználásával, a megfelelő fejlesztői környezet kiépítésével és a gyakorlás melletti kitartással te is elsajátíthatod a mélytanulás alapvető fogalmait és készségeit, és alkalmazhatod azokat valós problémákra. Reméljük, hogy ez a cikk segít a mélytanulás sikeres elsajátításában, és abban, hogy egyre messzebbre juss a mesterséges intelligencia útján!