Come iniziare con il Deep Learning utilizzando risorse gratuite? Una guida pratica

Il Deep Learning, come componente centrale del campo dell'intelligenza artificiale, sta cambiando le nostre vite e il nostro lavoro a una velocità senza precedenti. Dalla guida autonoma alla diagnosi medica, all'elaborazione del linguaggio naturale, le applicazioni del Deep Learning sono ovunque. Tuttavia, per i principianti, la conoscenza teorica e le operazioni pratiche del Deep Learning possono sembrare un po' scoraggianti. Fortunatamente, ci sono molte risorse gratuite su Internet che possono aiutarci a iniziare facilmente. Questo articolo, basato su discussioni su X/Twitter, compilerà una guida pratica per iniziare con il Deep Learning, aiutandoti a padroneggiare gradualmente i concetti e le competenze fondamentali del Deep Learning partendo da zero.

1. Comprendere le basi del Deep Learning

Prima di approfondire la pratica, è essenziale comprendere i concetti di base del Deep Learning. Come sottolinea @@techhybrindia, l'IA non è solo dati e algoritmi, ma richiede anche una potente capacità di calcolo. I modelli di Deep Learning richiedono un gran numero di risorse GPU o TPU, nonché enormi quantità di memoria e capacità di calcolo ad alta velocità per essere addestrati. Pertanto, comprendere queste basi hardware è fondamentale per comprendere la portata e la complessità del Deep Learning.

Concetti chiave:

• Reti neurali (Neural Networks): La base del Deep Learning, che imita il modo in cui i neuroni del cervello umano sono collegati.
• Profondità (Depth): Si riferisce al numero di livelli della rete neurale. Più livelli ci sono, più complesse sono le caratteristiche che il modello può apprendere.
• Retropropagazione (Backpropagation): L'algoritmo centrale per l'addestramento delle reti neurali, utilizzato per aggiornare i pesi nella rete.
• Funzioni di attivazione (Activation Functions): Introducono la non linearità, consentendo alle reti neurali di apprendere modelli complessi. Ad esempio ReLU, Sigmoid, Tanh, ecc.
• Funzioni di perdita (Loss Functions): Misurano la differenza tra i risultati previsti dal modello e i risultati effettivi, utilizzate per ottimizzare i parametri del modello. Ad esempio, errore quadratico medio (MSE), perdita di entropia incrociata (Cross-Entropy Loss), ecc.
• Ottimizzatori (Optimizers): Utilizzati per aggiornare i parametri del modello, riducendo il valore della funzione di perdita. Ad esempio, discesa del gradiente (Gradient Descent), Adam, SGD, ecc.

Risorse di apprendimento gratuite:

• Libri:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 hanno condiviso libri gratuiti di AI e ML forniti dal MIT, tra cui "Understanding Deep Learning" è un'ottima lettura introduttiva.
    • Understanding Deep Learning: questo libro introduce in modo semplice e comprensibile vari aspetti del Deep Learning, dai concetti di base alle tecniche avanzate.
    • Foundations of Machine Learning: questo libro copre la teoria di base del Machine Learning, che è molto utile per comprendere i principi del Deep Learning.
  • @@KirkDBorne ha consigliato "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" e "Deep Learning Foundations and Concepts", questi due libri possono aiutarti a comprendere il Deep Learning da un punto di vista matematico.

• Corsi online:

  • @@shamimai1 ha consigliato i corsi gratuiti forniti da Google, come "Understanding machine learning" e "Introduction to Large Language Models", questi corsi possono aiutarti a comprendere rapidamente i concetti di base del Deep Learning e degli LLM.
  • @@mehmetsongur_ ha condiviso i video del corso di Deep Learning del MIT, che possono essere visualizzati su Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Impostazione dell'ambiente di Deep Learning

Per mettere in pratica il deep learning, è necessario innanzitutto impostare un ambiente di sviluppo adeguato. I framework di deep learning comunemente usati includono TensorFlow e PyTorch.

Passaggi:

1. Installazione di Python: Il deep learning utilizza principalmente il linguaggio Python per lo sviluppo. Si consiglia di installare Python 3.6 o versioni successive.
2. Installazione di TensorFlow o PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Se la tua macchina ha una GPU NVIDIA e hai già installato CUDA e cuDNN, puoi installare la versione GPU di TensorFlow
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Scegli il comando di installazione appropriato in base al tuo sistema operativo e alla versione di CUDA, ad esempio:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Si consiglia di visitare il sito Web di PyTorch (https://pytorch.org/) per ottenere gli ultimi comandi di installazione
     

3. Installazione di altre librerie necessarie: Ad esempio NumPy, Pandas, Matplotlib ecc.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Utilizzo di Jupyter Notebook o Google Colab: Jupyter Notebook fornisce un ambiente di programmazione interattivo, ideale per la sperimentazione e l'apprendimento del deep learning. Google Colab fornisce risorse GPU gratuite, che ti consentono di eseguire il training di deep learning nel cloud.

3. Metti in pratica: costruisci il tuo primo modello di Deep Learning

L'apprendimento teorico è importante, ma ancora più importante è la pratica. Ecco un semplice esempio di utilizzo di Keras (l'API di alto livello di TensorFlow) per costruire un modello di deep learning per la classificazione delle immagini:

Passaggi:1. Importa le librerie necessarie:

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

2. Carica il dataset: Utilizza il dataset MNIST integrato in Keras (immagini di cifre scritte a mano). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Pre-elabora i dati: Normalizza i dati delle immagini tra 0 e 1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Costruisci il modello: Utilizza la Keras Sequential API per costruire un semplice modello CNN. 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() # Stampa la struttura del modello 5. Compila il modello: Configura l'ottimizzatore, la funzione di perdita e le metriche di valutazione. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Addestra il modello: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Valuta il modello: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Mostra i risultati python # Visualizza alcuni risultati di previsione del set di test predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 1. Cos'è il Deep Learning?

Il Deep Learning è un sottocampo del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali con più livelli (da cui il termine "deep") per apprendere ed estrarre caratteristiche complesse dai dati. Queste reti neurali sono ispirate alla struttura e alla funzione del cervello umano.

Differenza tra Machine Learning e Deep Learning

• Machine Learning: Richiede tipicamente l'intervento manuale per l'estrazione delle caratteristiche (feature engineering).
• Deep Learning: Apprende automaticamente le caratteristiche dai dati, riducendo la necessità di feature engineering manuale.

2. Preparazione dell'Ambiente

Per iniziare con il Deep Learning, è necessario configurare un ambiente di sviluppo. Ecco i passaggi di base:

1. Installa Python: Il Deep Learning utilizza ampiamente Python. Scarica e installa l'ultima versione di Python dal sito ufficiale.

2. Installa TensorFlow o PyTorch: TensorFlow e PyTorch sono due framework di Deep Learning popolari.

   • TensorFlow: Un framework sviluppato da Google, noto per la sua scalabilità e capacità di produzione.
   • PyTorch: Un framework sviluppato da Facebook, noto per la sua flessibilità e facilità d'uso.

   Puoi scegliere uno di questi framework in base alle tue preferenze e alle esigenze del progetto. Ecco come installare TensorFlow e PyTorch utilizzando pip:

   # Installa TensorFlow con supporto GPU
   pip install tensorflow
   
   # Installa PyTorch con supporto CUDA
   pip install torch torchvision torchaudio
   

3. Installa librerie aggiuntive:

   pip install numpy matplotlib scikit-learn
   

   • Numpy: Per operazioni matematiche.
   • Matplotlib: Per la visualizzazione dei dati.
   • Scikit-learn: Per strumenti di Machine Learning e dataset.

3. Il Tuo Primo Modello di Deep Learning

Iniziamo con un semplice esempio: addestrare un modello per riconoscere le cifre scritte a mano utilizzando il dataset MNIST.

3.1 Importa le librerie necessarie

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

3.2 Carica e prepara il dataset MNIST

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

• x_train e x_test sono i dati di addestramento e test, rispettivamente.
• y_train e y_test sono le etichette corrispondenti.
• Dividiamo per 255.0 per normalizzare i valori dei pixel tra 0 e 1.

3.3 Costruisci il modello

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

• layers.Flatten: Trasforma l'immagine 28x28 in un vettore di 784 elementi.
• layers.Dense: Strato completamente connesso.
• activation='relu': Funzione di attivazione ReLU.
• activation='softmax': Funzione di attivazione Softmax per la classificazione multiclasse.

3.4 Compila il modello

model.compile(optimizer='adam', # Ottimizzatore Adam
              loss='sparse_categorical_crossentropy', # Funzione di perdita per la classificazione multiclasse
              metrics=['accuracy']) # Valuta l'accuratezza

3.5 Addestra il modello

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32) # Addestra il modello per 5 epoche, con una dimensione del batch di 32

3.6 Valuta il modello

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Accuratezza sui dati di test: {test_acc}')

3.7 Fai previsioni

import numpy as np

predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [np.argmax(i) for i in predictions]

• model.predict: Utilizza il modello addestrato per fare previsioni sui dati di test.
• np.argmax: Trova l'indice del valore massimo in ogni previsione, che corrisponde all'etichetta predetta.

3.8 Visualizza i risultati

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. Approfondimento: Esplora Argomenti Avanzati

Dopo aver acquisito le conoscenze di base del Deep Learning, puoi iniziare a esplorare alcuni argomenti avanzati, come ad esempio:

• Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Utilizzate per l'elaborazione delle immagini e la visione artificiale.
• Reti Neurali Ricorrenti (RNN): Utilizzate per l'elaborazione di dati sequenziali, come testo e serie temporali.
• Reti Long Short-Term Memory (LSTM) e GRU: Strutture RNN migliorate, in grado di gestire meglio le dipendenze a lungo termine.
• Reti Generative Avversarie (GAN): Utilizzate per generare nuovi dati, come immagini, audio e testo.
• Modelli Transformer: Utilizzati per l'elaborazione del linguaggio naturale, come BERT, GPT, ecc.

Risorse di apprendimento gratuite:

• Lettura di articoli: Leggi gli ultimi articoli di Deep Learning per conoscere gli ultimi progressi della ricerca. Puoi utilizzare motori di ricerca come Google Scholar per trovare articoli.
• Blog e tutorial: Ci sono molti blog e tutorial di Deep Learning di alta qualità, come il sito ufficiale di TensorFlow, il sito ufficiale di PyTorch, Machine Learning Algorithm Engineer, ecc.
• Progetti open source: Leggi e partecipa a progetti di Deep Learning open source, come TensorFlow Models, PyTorch Examples, ecc.
• Transfer Learning: Come indicato da @@DSWithDennis, il transfer learning può accelerare l'addestramento dei modelli di Deep Learning. Puoi utilizzare modelli pre-addestrati, come ResNet, VGG, ecc., e perfezionarli per adattarli al tuo compito specifico.

5. Precauzioni e Suggerimenti

• Insisti sulla pratica: Il Deep Learning è una disciplina molto pratica, solo attraverso la pratica continua puoi veramente padroneggiarla.
• Utilizza bene gli strumenti di debug: Come menzionato da @@humble_ulzzang, imparare dal debug del codice può essere più efficace che imparare direttamente.
• Rimani aggiornato sugli ultimi progressi: Il campo del Deep Learning si sta sviluppando rapidamente, quindi devi rimanere aggiornato sugli ultimi progressi della ricerca.
• Partecipa alla comunità: Unisciti alla comunità di Deep Learning per scambiare esperienze e conoscenze con altri studenti. Ad esempio, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, ecc.
• Presta attenzione all'etica: Quando conduci ricerche e applicazioni di Deep Learning, presta attenzione alle questioni etiche correlate, come la privacy dei dati, l'equità degli algoritmi, ecc.

ConclusioniL'apprendimento profondo è un campo pieno di opportunità e sfide. Sfruttando le risorse gratuite, creando un ambiente di sviluppo adeguato e perseverando nella pratica, puoi anche padroneggiare i concetti e le abilità fondamentali dell'apprendimento profondo e applicarli a problemi reali. Spero che questo articolo ti aiuti a iniziare con successo l'apprendimento profondo e ad andare sempre più lontano sulla strada dell'intelligenza artificiale!