# Hvernig á að byrja í djúpnámi með ókeypis úrræðum? Hagnýt leiðarvísir Djúpnám, sem kjarnaþáttur gervigreindar, er að breyta lífi okkar og vinnu á óviðjafnanlegan hátt. Allt frá sjálfkeyrandi bílum til læknisfræðilegra greininga og náttúrulegrar málvinnslu, notkun djúpnáms er alls staðar. Hins vegar getur fræðileg þekking og hagnýt framkvæmd djúpnáms virst yfirþyrmandi fyrir byrjendur. Sem betur fer eru til mikið af ókeypis úrræðum á internetinu sem geta hjálpað okkur að byrja auðveldlega. Þessi grein mun byggjast á umræðum á X/Twitter og setja saman hagnýtan leiðarvísi fyrir byrjendur í djúpnámi, til að hjálpa þér að ná tökum á kjarnahugtökum og færni djúpnáms frá grunni. ## 1. Skilja grunnatriði djúpnáms Að skilja grunnhugtök djúpnáms er mikilvægt áður en farið er út í hagnýta vinnu. Eins og @@techhybrindia benti á, þá er gervigreind ekki bara gögn og reiknirit, heldur þarf hún einnig mikla reiknikraft. Djúpnámslíkön þurfa mikið af GPU eða TPU úrræðum, ásamt miklu minni og háhraða reiknikrafti til að þjálfa. Þess vegna er mikilvægt að skilja þennan vélbúnaðargrundvöll til að skilja umfang og flækjustig djúpnáms. ### Lykilhugtök: * **Tauganet (Neural Networks):** Grunnur djúpnáms, líkir eftir tengingum taugafrumna í mannheilanum. * **Dýpt (Depth):** Vísar til fjölda laga í tauganetinu. Því fleiri lög, því flóknari eiginleika getur líkanið lært. * **Afturleiðsla (Backpropagation):** Kjarna reikniritið til að þjálfa tauganet, notað til að uppfæra vegi í netinu. * **Virkjunarföll (Activation Functions):** Kynna ólínuleika, sem gerir tauganetinu kleift að læra flókin mynstur. Til dæmis ReLU, Sigmoid, Tanh o.s.frv. * **Tapföll (Loss Functions):** Mæla muninn á spám líkansins og raunverulegum niðurstöðum, notað til að fínstilla breytur líkansins. Til dæmis meðalkvaðratvilla (MSE), krossóvissu tap (Cross-Entropy Loss) o.s.frv. * **Fínstillarar (Optimizers):** Notaðir til að uppfæra breytur líkansins og minnka gildi tapfallsins. Til dæmis hallastig (Gradient Descent), Adam, SGD o.s.frv. ### Ókeypis námsefni: * **Bækur:** * @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 deildu ókeypis AI & ML bókum frá MIT, þar sem „Understanding Deep Learning“ er mjög góð inngangslesning. * [Understanding Deep Learning](https://udlbook.github.io/udlbook/): Þessi bók kynnir ýmsa þætti djúpnáms á aðgengilegan hátt, allt frá grunnhugtökum til háþróaðrar tækni. * [Foundations of Machine Learning](https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/): Þessi bók fjallar um undirstöðukenningar vélanáms, sem er mjög gagnlegt til að skilja meginreglur djúpnáms. * @@KirkDBorne mælti með „Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI“ og „Deep Learning Foundations and Concepts“, þessar tvær bækur geta hjálpað þér að skilja djúpnám frá stærðfræðilegu sjónarhorni. * **Námskeið á netinu:** * @@shamimai1 mælti með ókeypis námskeiðum frá Google, eins og „Understanding machine learning“ og „Introduction to Large Language Models“, þessi námskeið geta hjálpað þér að skilja fljótt grunnhugtök djúpnáms og LLM. * @@mehmetsongur_ deildi Deep Learning námskeiðsvídeóum frá MIT, sem hægt er að horfa á á Youtube. [MIT Deep Learning Course](https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/)## 2. Uppsetning djúpnámsumhverfis Til að stunda djúpnám í reynd þarf fyrst að setja upp viðeigandi þróunarumhverfi. Algengustu djúpnámsrammarnir eru TensorFlow og PyTorch. ### Skref: 1. **Setja upp Python:** Djúpnám er aðallega þróað með Python tungumálinu. Mælt er með því að setja upp Python 3.6 eða nýrri. 2. **Setja upp TensorFlow eða PyTorch:** * **TensorFlow:** ```bash pip install tensorflow # Ef vélin þín er með NVIDIA GPU og CUDA og cuDNN eru þegar uppsett, geturðu sett upp GPU útgáfuna af TensorFlow # pip install tensorflow-gpu ``` * **PyTorch:** ```bash # Veldu viðeigandi uppsetningarskipun út frá stýrikerfinu þínu og CUDA útgáfunni, til dæmis: pip install torch torchvision torchaudio # Mælt er með því að fara á heimasíðu PyTorch (https://pytorch.org/) til að fá nýjustu uppsetningarskipunina ``` 3. **Setja upp önnur nauðsynleg bókasöfn:** Til dæmis NumPy, Pandas, Matplotlib o.s.frv. ```bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` 4. **Nota Jupyter Notebook eða Google Colab:** Jupyter Notebook býður upp á gagnvirkt forritunarumhverfi, sem er mjög hentugt fyrir tilraunir og nám í djúpnámi. Google Colab býður upp á ókeypis GPU úrræði, sem gerir þér kleift að þjálfa djúpnám í skýinu. ## 3. Æfing: Byggðu þína fyrstu djúpnámslíkan Bókleg kennsla er mikilvæg, en enn mikilvægara er að æfa sig. Hér er einfalt dæmi um að nota Keras (háþróað API TensorFlow) til að byggja djúpnámslíkan fyrir myndflokkun: ### Skref: 1. **Flytja inn nauðsynleg bókasöfn:** ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. **Hlaða inn gagnasafni:** Notar innbyggt MNIST gagnasafn Keras (handskrifaðar tölustafa myndir). ```python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() ``` 3. **Forvinnsla gagna:** Staðla myndgögn á milli 0-1. ```python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 ``` 4. **Byggja líkanið:** Notar Keras Sequential API til að byggja einfalt CNN líkan. ```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() # Prenta út byggingu líkansins ``` 5. **Þýða líkanið:** Stilltu hagræðingaraðila, tapfall og matsviðmið. ```python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) ``` 6. **Þjálfa líkanið:** ```python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) ``` 7. **Meta líkanið:** ```python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) ``` 8. **Sýna niðurstöður** ```python # Sýna nokkrar spár úr prófunargagnasafninu predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ```

Inngangur að djúpnámi: Leiðarvísir fyrir byrjendur

Djúpnám er undirgrein gervigreindar (AI) sem hefur náð miklum framförum á undanförnum árum. Það er notað í mörgum forritum, þar á meðal tölvusjón, náttúrulega málvinnslu og talgreiningu. Þessi grein mun veita byrjendum yfirgripsmikinn inngang að djúpnámi.

1. Hvað er djúpnám?

Djúpnám er tegund vélanáms sem notar gervinef til að læra af miklu magni af gögnum. Gervinef eru innblásin af uppbyggingu og virkni mannheila. Þau samanstanda af mörgum lögum af samtengdum hnútum, sem kallast gervifrumur. Hver fruma tekur við inntaki, vinnur það og sendir það til næstu frumu í laginu. Með því að stilla tengingar (þyngdir) milli frumna getur netið lært að framkvæma flókin verkefni.

2. Hvernig á að byrja að læra djúpnám?

Hér eru nokkur skref til að byrja að læra djúpnám:

• Lærðu grunnatriði vélanáms: Djúpnám byggir á hugtökum vélanáms, svo sem eftirlitsnámi, eftirlitslausu námi og styrkingarnámi.
• Lærðu Python: Python er vinsælt forritunarmál fyrir djúpnám. Það hefur mikið af bókasöfnum og verkfærum sem gera það auðvelt að þróa og þjálfa djúpnámslíkön.
• Lærðu helstu djúpnámsbókasöfn: TensorFlow og PyTorch eru tvö af vinsælustu djúpnámsbókasöfnunum. Þau bjóða upp á mikið úrval af eiginleikum og verkfærum til að byggja og þjálfa djúpnámslíkön.
• Æfðu þig með verkefnum: Besta leiðin til að læra djúpnám er að æfa sig með verkefnum. Byrjaðu á einföldum verkefnum, svo sem myndflokkun eða textaflokkun, og farðu síðan yfir í flóknari verkefni.

3. Einfalt dæmi: Myndflokkun með MNIST

Hér er einfalt dæmi um myndflokkun með MNIST gagnasafninu með því að nota TensorFlow og Keras:

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt # Hlaða inn MNIST gagnasafninu (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() # Forvinna gögnin x_train = x_train.astype('float32') / 255.0 x_test = x_test.astype('float32') / 255.0 # Byggja líkanið model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Þýða líkanið model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Þjálfa líkanið model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # Meta líkanið loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print(f'Nákvæmni: {accuracy}') # Gera spár predictions = model.predict(x_test) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] # Sýna nokkrar spár 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"Spáð: {predicted_labels[i]}") plt.axis('off') plt.show() ```

4. Dýpri kafa: Kannaðu háþróuð efni

Þegar þú hefur náð tökum á grunnatriðum djúpnáms geturðu byrjað að kanna háþróuð efni, svo sem:

• Fellingarnef (CNN): Notað fyrir myndvinnslu og tölvusjón.
• Endurtekin nef (RNN): Notað til að vinna úr raðgögnum, svo sem texta og tímaröð.
• Langtíma skammtímaminni (LSTMs) og GRUs: Bætt RNN uppbygging, fær um að vinna betur úr langtíma háðum samböndum.
• Myndandi andstæðinganet (GAN): Notað til að búa til ný gögn, svo sem myndir, hljóð og texta.
• Transformer líkön: Notað fyrir náttúrulega málvinnslu, svo sem BERT, GPT o.s.frv.

Ókeypis námsúrræði:

• Ritgerðalestur: Lestu nýjustu djúpnámsritgerðirnar til að læra um nýjustu rannsóknarframfarir. Þú getur notað leitarvélar eins og Google Scholar til að finna ritgerðir.
• Blogg og kennsluefni: Það eru mörg hágæða djúpnámsblogg og kennsluefni, svo sem TensorFlow opinbera vefsíðan, PyTorch opinbera vefsíðan, Vélanáms reiknifræðingur o.s.frv.
• Opinn uppspretta verkefni: Lestu og taktu þátt í opnum uppspretta djúpnámsverkefnum, svo sem TensorFlow Models, PyTorch Examples o.s.frv.
• Flutningsnám: Eins og @@DSWithDennis benti á getur flutningsnám flýtt fyrir þjálfun djúpnámslíkana. Þú getur notað forþjálfuð líkön, svo sem ResNet, VGG o.s.frv., og fínstillt þau á grundvelli þeirra til að laga þau að sérstöku verkefni þínu.

5. Athugasemdir og ráð

• Haltu áfram að æfa þig: Djúpnám er mjög hagnýtt fag. Aðeins með stöðugri æfingu geturðu virkilega náð tökum á því.
• Notaðu villuleitartól vel: Eins og @@humble_ulzzang minntist á getur það verið árangursríkara að læra af villuleitarkóða en að læra beint.
• Fylgstu með nýjustu framförum: Djúpnámsgeirinn þróast hratt, svo þú ættir að fylgjast stöðugt með nýjustu rannsóknarframförum.
• Taktu þátt í samfélaginu: Vertu með í djúpnámssamfélaginu til að deila reynslu og þekkingu með öðrum nemendum. Til dæmis TensorFlow Forum, PyTorch Discuss o.s.frv.
• Fylgstu með siðferðilegum sjónarmiðum: Þegar þú stundar djúpnámsrannsóknir og notkun skaltu fylgjast með tengdum siðferðilegum vandamálum, svo sem persónuvernd gagna, sanngirni reiknirita o.s.frv.

Samantekt

Djúpnám er svið fullt af tækifærum og áskorunum. Með því að nýta ókeypis úrræði, setja upp viðeigandi þróunarumhverfi og vera dugleg/ur að æfa þig, getur þú einnig náð tökum á grunnhugtökum og færni djúpnáms og beitt þeim á raunveruleg vandamál. Vonandi mun þessi grein hjálpa þér að komast vel inn í djúpnám og ná langt á sviði gervigreindar!