ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು? ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿರುವ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ನಮ್ಮ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಲನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯದವರೆಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯವರೆಗೆ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಅನ್ವಯಗಳು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಷ್ಟಕರವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿವೆ, ಅದು ನಮಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು X/Twitter ನಲ್ಲಿನ ಚರ್ಚೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಚಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

1. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ

ಆಳವಾದ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. @@techhybrindia ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, AI ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲ, ಅದಕ್ಕೆ ಪ್ರಬಲವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯೂ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ GPU ಅಥವಾ TPU ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು:

• ನರ ಜಾಲಗಳು (Neural Networks): ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಮೂಲ, ಇದು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ನರಕೋಶಗಳ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಆಳ (Depth): ನರ ಜಾಲದ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಷ್ಟೂ ಮಾದರಿಯು ಕಲಿಯುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತವೆ.
• ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣ (Backpropagation): ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳು (Activation Functions): ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಗುಣವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ReLU, Sigmoid, Tanh ಇತ್ಯಾದಿ.
• ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು (Loss Functions): ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ದೋಷ (MSE), ಕ್ರಾಸ್-ಎಂಟ್ರೊಪಿ ನಷ್ಟ (Cross-Entropy Loss) ಇತ್ಯಾದಿ.
• ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್‌ಗಳು (Optimizers): ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ (Gradient Descent), Adam, SGD ಇತ್ಯಾದಿ.

ಉಚಿತ ಕಲಿಕಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು:

• ಪುಸ್ತಕಗಳು:
  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 MIT ಒದಗಿಸಿದ ಉಚಿತ AI & ML ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ## 2. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು, ಮೊದಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ TensorFlow ಮತ್ತು PyTorch ಸೇರಿವೆ.

ಹಂತಗಳು:

1. Python ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ Python ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Python 3.6 ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. TensorFlow ಅಥವಾ PyTorch ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ NVIDIA GPU ಇದ್ದರೆ ಮತ್ತು CUDA ಮತ್ತು cuDNN ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದರೆ, GPU ಆವೃತ್ತಿಯ TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # ನಿಮ್ಮ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು CUDA ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # ಇತ್ತೀಚಿನ ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು PyTorch ಅಧಿಕೃತ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ (https://pytorch.org/) ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಲು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ
     

3. ಇತರ ಅಗತ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ NumPy, Pandas, Matplotlib ಇತ್ಯಾದಿ.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Jupyter Notebook ಅಥವಾ Google Colab ಅನ್ನು ಬಳಸಿ: Jupyter Notebook ಒಂದು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. Google Colab ಉಚಿತ GPU ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

3. ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತನ್ನಿ: ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ

ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಕಲಿಕೆ ಮುಖ್ಯ, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ. ಕೆಳಗಿನವು ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, Keras (TensorFlow ನ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ API) ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು:

ಹಂತಗಳು:1. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ:

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

2. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ: Keras ನ ಅಂತರ್ಗತ MNIST ಡೇಟಾಸೆಟ್ (ಕೈಯಿಂದ ಬರೆದ ಅಂಕಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು) ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸಿ: ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು 0-1 ರ ನಡುವೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ: Keras Sequential API ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಸರಳ CNN ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. 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() # ಮಾದರಿ ರಚನೆಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ 5. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿ: ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್, ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿ: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ ```python # ಕೆಲವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿ predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

```ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಬಹುಪದರ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ.

1. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು

• ನರ ಜಾಲಗಳು (Neural Networks): ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಘಟಕ, ನರಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.
• ಮುಂದೆ ಸಾಗುವಿಕೆ (Forward Propagation): ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪದರದಿಂದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪದರದವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
• ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣ (Backpropagation): ದೋಷವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲದ ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
• ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು (Optimization Algorithms): ನರ ಜಾಲದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ (Gradient Descent).
• ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು (Activation Functions): ನರಕೋಶಗಳಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ReLU, Sigmoid, Tanh.
• ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ (Loss Function): ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯ.

2. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು

• TensorFlow: Google ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು.
• Keras: TensorFlow ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ನರ ಜಾಲ API, ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• PyTorch: Facebook ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• CUDA: NVIDIA ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್, GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• Jupyter Notebook: ಕೋಡ್, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆ

TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ನೀವು pip ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:

pip install tensorflow

Keras ಅನ್ನು TensorFlow ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ ನೀವು Keras ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

PyTorch ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು CUDA ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ:

# ಉದಾಹರಣೆ: CUDA 11.3 ನೊಂದಿಗೆ Linux ಗಾಗಿ
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

3. ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ

ಈಗ ನಾವು ಸರಳ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು Keras ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನೋಡೋಣ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು MNIST ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೈಬರಹದ ಅಂಕಿಗಳ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ
x_train = x_train.astype("float32") / 255
x_test = x_test.astype("float32") / 255

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

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

# ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=32, validation_split=0.1)

# ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f"Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}")

# ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾಡಿ
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# ಕೆಲವು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ
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. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿದ ಅಧ್ಯಯನ: ಉನ್ನತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ

ನೀವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ, ನೀವು ಕೆಲವು ಉನ್ನತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನರ ಜಾಲಗಳು (CNNs): ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಆವರ್ತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು (RNNs): ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿಯಂತಹ ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆ ಜಾಲಗಳು (LSTMs) ಮತ್ತು GRUs: ಸುಧಾರಿತ RNN ರಚನೆಗಳು, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಜಾಲಗಳು (GANs): ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ.
• ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು: ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ BERT, GPT, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಉಚಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು:

• ಪ್ರಬಂಧ ಓದುವುದು: ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇತ್ತೀಚಿನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ಓದಿ. ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನೀವು Google Scholar ನಂತಹ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು: TensorFlow ಅಧಿಕೃತ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, PyTorch ಅಧಿಕೃತ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಮುಂತಾದ ಅನೇಕ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳಿವೆ.
• ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗಳು: TensorFlow Models, PyTorch Examples ಮುಂತಾದ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸಿ.
• ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ: @@DSWithDennis ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ResNet, VGG ಮುಂತಾದ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.

5. ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು

• ನಿರಂತರ ಅಭ್ಯಾಸ: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ನಿರಂತರ ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ನೀವು ಅದನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
• ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬಳಸಿ: @@humble_ulzzang ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದಂತೆ, ನೇರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಕಲಿಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
• ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಯ ಮೇಲೆ ಗಮನವಿರಲಿ: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಗತಿಯ ಮೇಲೆ ನಿಗಾ ಇರಿಸಿ.
• ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿ: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿ, ಇತರ ಕಲಿಯುವವರೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, ಇತ್ಯಾದಿ.
• ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನವಿರಲಿ: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮುಂತಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ.

ಸಾರಾಂಶ

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಒಂದು ಅವಕಾಶಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನವು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಾಗಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ!