Тереңдетілген оқытуға тегін ресурстар арқылы қалай кірісуге болады? Пайдалы нұсқаулық

# Тереңдетілген оқытуға тегін ресурстар арқылы қалай кірісуге болады? Пайдалы нұсқаулық Тереңдетілген оқыту жасанды интеллект саласының негізгі бөлігі ретінде біздің өміріміз бен жұмысымызды бұрын-соңды болмаған жылдамдықпен өзгертуде. Автоматты басқарудан бастап медициналық диагностикаға және табиғи тілді өңдеуге дейін тереңдетілген оқытудың қолданылуы барлық жерде бар. Алайда, жаңадан бастаушылар үшін тереңдетілген оқытудың теориялық білімі мен практикалық операциялары біршама қиын болып көрінуі мүмкін. Бақытымызға орай, интернетте бізге оңай кірісуге көмектесетін көптеген тегін ресурстар бар. Бұл мақала X/Twitter-дегі талқылауға негізделе отырып, сізге нөлден бастап тереңдетілген оқытудың негізгі ұғымдары мен дағдыларын меңгеруге көмектесетін тереңдетілген оқытуға арналған практикалық нұсқаулықты ұсынады. ## 1. Тереңдетілген оқытудың негіздерін түсіну Тәжірибеге терең енуден бұрын, тереңдетілген оқытудың негізгі ұғымдарын түсіну өте маңызды. @@techhybrindia атап өткендей, AI тек деректер мен алгоритмдер ғана емес, сонымен қатар қуатты есептеу мүмкіндіктерін де қажет етеді. Тереңдетілген оқыту модельдеріне жаттығу үшін көптеген GPU немесе TPU ресурстары, сондай-ақ үлкен көлемдегі жад пен жоғары жылдамдықты есептеу мүмкіндіктері қажет. Сондықтан, осы аппараттық негіздерді түсіну тереңдетілген оқытудың ауқымы мен күрделілігін түсіну үшін өте маңызды. ### Негізгі ұғымдар: * **Нейрондық желілер (Neural Networks):** Адам миының нейрондарының байланыс тәсілін имитациялайтын тереңдетілген оқытудың негізі. * **Тереңдік (Depth):** Нейрондық желінің қабаттарының санын білдіреді, қабаттар саны неғұрлым көп болса, модель соғұрлым күрделі мүмкіндіктерді үйрене алады. * **Кері таралу (Backpropagation):** Желідегі салмақтарды жаңарту үшін қолданылатын нейрондық желілерді жаттықтырудың негізгі алгоритмі. * **Белсендіру функциялары (Activation Functions):** Нейрондық желілерге күрделі үлгілерді үйренуге мүмкіндік беретін сызықтық емес енгізу. Мысалы, ReLU, Sigmoid, Tanh және т.б. * **Шығын функциялары (Loss Functions):** Модельдің болжамды нәтижелері мен нақты нәтижелер арасындағы айырмашылықты өлшейді, модель параметрлерін оңтайландыру үшін қолданылады. Мысалы, орташа квадраттық қате (MSE), айқас энтропия шығыны (Cross-Entropy Loss) және т.б. * **Оңтайландырушылар (Optimizers):** Модель параметрлерін жаңарту және шығын функциясының мәнін азайту үшін қолданылады. Мысалы, градиенттік түсу (Gradient Descent), Adam, SGD және т.б. ### Тегін оқу ресурстары: * **Кітаптар:** * @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 MIT ұсынған тегін AI & ML кітаптарымен бөлісті, олардың ішінде «Understanding Deep Learning» өте жақсы кіріспе оқулық болып табылады. * [Understanding Deep Learning](https://udlbook.github.io/udlbook/): Бұл кітап тереңдетілген оқытудың барлық аспектілерін терең және қарапайым түрде таныстырады, онда негізгі ұғымдардан бастап озық технологияларға дейін қамтылған. * [Foundations of Machine Learning](https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/): Бұл кітап машиналық оқытудың негізгі теориясын қамтиды, ол тереңдетілген оқытудың принциптерін түсінуге өте пайдалы. * @@KirkDBorne «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» және «Deep Learning Foundations and Concepts» кітаптарын ұсынды, бұл екі кітап сізге тереңдетілген оқытуды математикалық тұрғыдан түсінуге көмектеседі. * **Онлайн курстар:** * @@shamimai1 Google ұсынған «Understanding machine learning» және «Introduction to Large Language Models» сияқты тегін курстарды ұсынды, бұл курстар сізге тереңдетілген оқыту және LLM негізгі ұғымдарын жылдам түсінуге көмектеседі. * @@mehmetsongur_ MIT-тің Deep Learning курс бейнелерін бөлісті, оларды Youtube-тан көруге болады. [MIT Deep Learning Course](https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/)

2. Тереңдетілген оқыту ортасын құру

Тереңдетілген оқытуды тәжірибеде қолдану үшін алдымен қолайлы әзірлеу ортасын құру керек. Көп қолданылатын тереңдетілген оқыту фреймворктеріне TensorFlow және PyTorch жатады.

Қадамдар:

1. Python-ды орнату: Тереңдетілген оқыту негізінен Python тілінде әзірленеді. Python 3.6 немесе одан жоғары нұсқасын орнату ұсынылады.

2. TensorFlow немесе PyTorch орнату:

   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Егер сіздің компьютеріңізде NVIDIA GPU болса және CUDA мен cuDNN орнатылған болса, TensorFlow-дің GPU нұсқасын орнатуға болады
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Операциялық жүйеңізге және CUDA нұсқасына сәйкес орнату командасын таңдаңыз, мысалы:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # PyTorch ресми сайтына (https://pytorch.org/) кіріп, соңғы орнату командасын алу ұсынылады
     

3. Басқа қажетті кітапханаларды орнату: Мысалы, NumPy, Pandas, Matplotlib және т.б.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Jupyter Notebook немесе Google Colab қолдану: Jupyter Notebook интерактивті бағдарламалау ортасын ұсынады, ол тереңдетілген оқыту эксперименттері мен оқу үшін өте қолайлы. Google Colab тегін GPU ресурстарын ұсынады, бұл сізге бұлтта тереңдетілген оқытуды жүргізуге мүмкіндік береді.

3. Тәжірибе жасау: Өзіңіздің алғашқы тереңдетілген оқыту моделін құру

Теориялық білім маңызды, бірақ тәжірибе жасау одан да маңызды. Төменде Keras (TensorFlow-дің жоғары деңгейлі API) көмегімен кескіндерді жіктеуге арналған қарапайым тереңдетілген оқыту моделін құру мысалы келтірілген:

Қадамдар:

1. **Қажетті кітапханаларды импорттау:** ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. **Деректер жинағын жүктеу:** Keras-тың кірістірілген MNIST деректер жинағын (қолмен жазылған сандардың суреттері) пайдаланыңыз. ```python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() ``` 3. **Деректерді алдын ала өңдеу:** Сурет деректерін 0-1 аралығында нормализациялау. ```python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 ``` 4. **Модель құру:** Keras Sequential API көмегімен қарапайым CNN моделін құрыңыз. ```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() # Модель құрылымын басып шығару ``` 5. **Модельді құрастыру:** Оптимизаторды, шығын функциясын және бағалау көрсеткіштерін конфигурациялаңыз. ```python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) ``` 6. **Модельді жаттықтыру:** ```python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) ``` 7. **Модельді бағалау:** ```python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) ``` 8. **Нәтижелерді көрсету** ```python # Кейбір тест жинағының болжамды нәтижелерін визуализациялау predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] 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. Тереңдетілген оқыту: Жоғары деңгейлі тақырыптарды зерттеу Тереңдетілген оқытудың негізгі білімдерін меңгергеннен кейін, кейбір жоғары деңгейлі тақырыптарды зерттеуге болады, мысалы: * **Конволюциялық нейрондық желілер (CNNs):** Кескіндерді өңдеу және компьютерлік көру үшін қолданылады. * **Қайталанатын нейрондық желілер (RNNs):** Мәтін және уақыттық қатарлар сияқты тізбектік деректерді өңдеу үшін қолданылады. * **Ұзақ қысқа мерзімді жады желілері (LSTMs) және GRUs:** Ұзақ мерзімді тәуелділіктерді жақсырақ өңдей алатын жақсартылған RNN құрылымы. * **Генеративті қарсылас желілер (GANs):** Жаңа деректерді, мысалы, кескіндерді, аудио және мәтінді жасау үшін қолданылады. * **Transformer моделі:** BERT, GPT және т.б. сияқты табиғи тілді өңдеу үшін қолданылады. ### Тегін оқу ресурстары: * **Мақалаларды оқу:** Ең соңғы зерттеулерді білу үшін тереңдетілген оқыту туралы соңғы мақалаларды оқыңыз. Мақалаларды табу үшін Google Scholar сияқты іздеу жүйелерін пайдалануға болады. * **Блогтар мен оқулықтар:** TensorFlow ресми сайты, PyTorch ресми сайты, Машиналық оқыту алгоритмдерінің инженері және т.б. сияқты көптеген жоғары сапалы тереңдетілген оқыту блогтары мен оқулықтары бар. * **Ашық бастапқы жобалар:** TensorFlow Models, PyTorch Examples және т.б. сияқты ашық бастапқы тереңдетілген оқыту жобаларын оқыңыз және қатысыңыз. * **Transfer Learning:** @@DSWithDennis атап өткендей, трансферлік оқыту тереңдетілген оқыту модельдерін оқытуды жеделдетеді, сіз ResNet, VGG және т.б. сияқты алдын ала оқытылған модельдерді пайдалана аласыз және оларды нақты тапсырмаңызға бейімдеу үшін олардың негізінде дәлдей аласыз. ## 5. Ескертулер мен кеңестер * **Тұрақты түрде тәжірибе жасаңыз:** Тереңдетілген оқыту - практикалық пән, оны тек тұрақты тәжірибе арқылы ғана меңгеруге болады. * **Диагностика құралдарын тиімді пайдаланыңыз:** @@humble_ulzzang айтқандай, кодты түзету арқылы үйрену тікелей үйренуге қарағанда тиімдірек болуы мүмкін. * **Соңғы жетістіктерге назар аударыңыз:** Тереңдетілген оқыту саласы тез дамып келеді, сондықтан соңғы зерттеулерге назар аударып отыру керек. * **Қауымдастыққа қатысыңыз:** Тереңдетілген оқыту қауымдастығына қосылыңыз және басқа оқушылармен тәжірибе мен білім алмасыңыз. Мысалы, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss және т.б. * **Моральдық этикаға назар аударыңыз:** Тереңдетілген оқытуды зерттеу және қолдану кезінде деректердің құпиялылығы, алгоритмнің әділдігі және т.б. сияқты этикалық мәселелерге назар аударыңыз. ## ҚорытындыТереңдетілген оқыту - мүмкіндіктер мен қиындықтарға толы сала. Тегін ресурстарды пайдалану, тиісті әзірлеу ортасын құру және тәжірибеге берік болу арқылы сіз тереңдетілген оқытудың негізгі тұжырымдамалары мен дағдыларын меңгеріп, оларды нақты мәселелерге қолдана аласыз. Бұл мақала сізге тереңдетілген оқытуды сәтті бастауға және жасанды интеллект жолында алға жылжуға көмектеседі деп үміттенеміз!