Kaip pradėti giluminį mokymąsi naudojant nemokamus išteklius? Praktinis vadovas

Giluminis mokymasis, kaip pagrindinė dirbtinio intelekto srities dalis, beprecedenčiu greičiu keičia mūsų gyvenimą ir darbą. Nuo autonominio vairavimo iki medicininės diagnostikos ir natūralios kalbos apdorojimo, giluminio mokymosi pritaikymas yra visur. Tačiau pradedantiesiems giluminio mokymosi teorinės žinios ir praktinis pritaikymas gali atrodyti šiek tiek bauginantys. Laimei, internete yra daugybė nemokamų išteklių, kurie gali padėti mums lengvai pradėti. Šis straipsnis, remiantis diskusijomis X/Twitter, sudarys praktinį giluminio mokymosi įvadinį vadovą, kuris padės jums nuo nulio palaipsniui įsisavinti pagrindines giluminio mokymosi sąvokas ir įgūdžius.

1. Giluminio mokymosi pagrindų supratimas

Prieš gilinantis į praktiką, labai svarbu suprasti pagrindines giluminio mokymosi sąvokas. Kaip pažymėjo @@techhybrindia, AI yra ne tik duomenys ir algoritmai, bet ir galingi skaičiavimo pajėgumai. Giluminio mokymosi modeliams reikia daug GPU arba TPU išteklių, taip pat didžiulio kiekio atminties ir didelės spartos skaičiavimo galios, kad būtų galima apmokyti. Todėl šių aparatinės įrangos pagrindų supratimas yra labai svarbus norint suprasti giluminio mokymosi mastą ir sudėtingumą.

Pagrindinės sąvokos:

Neuroniniai tinklai (Neural Networks): Giluminio mokymosi pagrindas, imituojantis žmogaus smegenų neuronų jungimosi būdą.
Gylis (Depth): Nurodo neuroninio tinklo sluoksnių skaičių. Kuo daugiau sluoksnių, tuo sudėtingesnius bruožus modelis gali išmokti.
Atgalinis sklidimas (Backpropagation): Pagrindinis neuroninio tinklo apmokymo algoritmas, naudojamas atnaujinti svorius tinkle.
Aktyvacijos funkcijos (Activation Functions): Įveda netiesiškumą, leidžiantį neuroniniam tinklui išmokti sudėtingus modelius. Pavyzdžiui, ReLU, Sigmoid, Tanh ir kt.
Nuostolių funkcijos (Loss Functions): Matuoja skirtumą tarp modelio prognozuojamų rezultatų ir faktinių rezultatų, naudojamas modelio parametrams optimizuoti. Pavyzdžiui, vidutinė kvadratinė paklaida (MSE), kryžminės entropijos nuostoliai (Cross-Entropy Loss) ir kt.
Optimizatoriai (Optimizers): Naudojami modelio parametrams atnaujinti, sumažinant nuostolių funkcijos reikšmę. Pavyzdžiui, gradientinis nusileidimas (Gradient Descent), Adam, SGD ir kt.

Nemokami mokymosi ištekliai:

Knygos:
- @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 pasidalijo MIT teikiamomis nemokamomis AI ir ML knygomis, tarp kurių „Understanding Deep Learning“ yra labai geras įvadinis skaitinys.
  - Understanding Deep Learning: Ši knyga paprastai ir suprantamai pristato įvairius giluminio mokymosi aspektus, nuo pagrindinių sąvokų iki pažangių technologijų.
  - Foundations of Machine Learning: Ši knyga apima pagrindinę mašininio mokymosi teoriją, kuri yra labai naudinga norint suprasti giluminio mokymosi principus.
- @@KirkDBorne rekomendavo „Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI“ ir „Deep Learning Foundations and Concepts“, šios dvi knygos gali padėti jums suprasti giluminį mokymąsi iš matematinės perspektyvos.
Internetiniai kursai:
- @@shamimai1 rekomendavo Google teikiamus nemokamus kursus, tokius kaip „Understanding machine learning“ ir „Introduction to Large Language Models“, šie kursai gali padėti jums greitai suprasti pagrindines giluminio mokymosi ir LLM sąvokas.
- @@mehmetsongur_ pasidalijo MIT Deep Learning kurso vaizdo įrašais, kuriuos galima žiūrėti Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Giluminio mokymosi aplinkos sukūrimas

Norint praktiškai užsiimti giluminiu mokymusi, pirmiausia reikia sukurti tinkamą kūrimo aplinką. Dažniausiai naudojami giluminio mokymosi karkasai yra TensorFlow ir PyTorch.

Žingsniai:

Python įdiegimas: Giluminis mokymasis daugiausia kuriamas naudojant Python kalbą. Rekomenduojama įdiegti Python 3.6 arba naujesnę versiją.

TensorFlow arba PyTorch įdiegimas:

TensorFlow:

pip install tensorflow
# Jei jūsų kompiuteryje yra NVIDIA GPU ir jau įdiegta CUDA ir cuDNN, galite įdiegti GPU versiją TensorFlow
# pip install tensorflow-gpu

PyTorch:

# Pasirinkite tinkamą diegimo komandą pagal savo operacinę sistemą ir CUDA versiją, pavyzdžiui:
pip install torch torchvision torchaudio
# Rekomenduojama apsilankyti PyTorch oficialioje svetainėje (https://pytorch.org/) ir gauti naujausias diegimo komandas

Kitų būtinų bibliotekų įdiegimas: Pavyzdžiui, NumPy, Pandas, Matplotlib ir kt.
```
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
```
Jupyter Notebook arba Google Colab naudojimas: Jupyter Notebook suteikia interaktyvią programavimo aplinką, kuri puikiai tinka giluminio mokymosi eksperimentams ir mokymuisi. Google Colab suteikia nemokamų GPU išteklių, leidžiančių apmokyti giluminio mokymosi modelius debesyje.

3. Praktinis darbas: sukurkite savo pirmąjį giluminio mokymosi modelį

Teorinis mokymasis yra svarbus, tačiau praktinis darbas yra dar svarbesnis. Štai paprastas pavyzdys, kaip naudojant Keras (aukšto lygio TensorFlow API) sukurti giluminio mokymosi modelį, skirtą vaizdų klasifikavimui:

Žingsniai:1. Importuokite reikiamas bibliotekas:

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

2. Įkelkite duomenų rinkinį: Naudokite Keras įmontuotą MNIST duomenų rinkinį (ranka rašytų skaitmenų vaizdai). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Iš anksto apdorokite duomenis: Normalizuokite vaizdo duomenis į intervalą 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Sukurkite modelį: Naudokite Keras Sequential API, kad sukurtumėte paprastą CNN modelį. 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() # Atspausdinkite modelio struktūrą 5. Kompiliuokite modelį: Konfigūruokite optimizatorių, nuostolių funkciją ir įvertinimo metriką. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Treniruokite modelį: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Įvertinkite modelį: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Parodykite rezultatus python # Vizualizuokite kai kuriuos testavimo rinkinio prognozavimo rezultatus predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] Šiame straipsnyje pateikiamas išsamus gilaus mokymosi vadovas, skirtas pradedantiesiems. Jame apžvelgiamos pagrindinės sąvokos, praktiniai pavyzdžiai ir pažangios temos, padedančios jums žengti pirmuosius žingsnius gilaus mokymosi srityje.

1. Kas yra gilus mokymasis?

Gilus mokymasis yra mašininio mokymosi poaibis, pagrįstas dirbtinių neuronų tinklų koncepcija. Skirtingai nuo tradicinių mašininio mokymosi algoritmų, gilaus mokymosi modeliai gali automatiškai išmokti duomenų ypatybes, todėl jie ypač tinka sudėtingoms užduotims, tokioms kaip vaizdų atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kt.

Pagrindinės sąvokos:

Neuronų tinklas: Gilaus mokymosi pagrindas, sudarytas iš tarpusavyje susijusių mazgų (neuronų), organizuotų sluoksniais.
Sluoksniai: Neuronų tinklas paprastai susideda iš įvesties sluoksnio, paslėptų sluoksnių ir išvesties sluoksnio.
Aktyvavimo funkcija: Nustato neurono išvestį, įvedant nelinearumo elementą, kad modelis galėtų išmokti sudėtingus modelius.
Atgalinis sklidimas: Algoritmas, naudojamas neuronų tinklo parametrams koreguoti, siekiant sumažinti nuostolių funkciją.
Optimizatorius: Algoritmas, naudojamas atgalinio sklidimo metu, siekiant atnaujinti modelio svorius, pvz., SGD, Adam ir kt.
Nuostolių funkcija: Matuoja skirtumą tarp modelio prognozių ir tikrųjų etikečių.

2. Pradžia: nustatykite savo aplinką

Prieš pradedant gilų mokymąsi, reikia nustatyti tinkamą aplinką. Štai keletas dažniausiai naudojamų įrankių ir bibliotekų:

Python: Gilaus mokymosi programavimo kalba.
TensorFlow: Atvirojo kodo gilaus mokymosi platforma, sukurta Google.
Keras: Aukšto lygio API, veikianti TensorFlow, Theano arba CNTK pagrindu, supaprastinanti gilaus mokymosi modelių kūrimą.
PyTorch: Dar viena populiari atvirojo kodo gilaus mokymosi platforma, žinoma dėl savo lankstumo ir paprastumo naudoti.
NumPy: Python biblioteka, skirta moksliniams skaičiavimams, teikianti galingas masyvo manipuliavimo galimybes.
Pandas: Python biblioteka, skirta duomenų analizei, teikianti duomenų struktūras, tokias kaip DataFrame, kad būtų lengviau tvarkyti ir analizuoti duomenis.
Matplotlib: Python biblioteka, skirta duomenų vizualizavimui, leidžianti kurti įvairius grafikus ir diagramas.

Diegimo žingsniai:

Įdiekite Python: Atsisiųskite ir įdiekite naujausią Python versiją iš oficialios svetainės.
Sukurkite virtualią aplinką (rekomenduojama):
```
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux arba macOS
myenv\\Scripts\\activate  # Windows
```
// Sukurkite virtualią aplinką, kad atskirtumėte projekto priklausomybes.

Įdiekite TensorFlow arba PyTorch:

pip install tensorflow  # Įdiekite TensorFlow
pip install torch torchvision  # Įdiekite PyTorch

// Pasirinkite vieną iš gilaus mokymosi platformų.

Įdiekite kitas bibliotekas:
```
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
```
// Įdiekite dažniausiai naudojamas duomenų mokslo bibliotekas.

3. Praktinis pavyzdys: MNIST skaitmenų atpažinimas

Šiame skyriuje parodysime, kaip naudoti TensorFlow ir Keras, kad sukurtume paprastą neuronų tinklą, skirtą MNIST skaitmenų duomenų rinkiniui atpažinti.

1. Duomenų rinkinio įkėlimas ir paruošimas

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

# Duomenų rinkinio įkėlimas
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Duomenų normalizavimas
x_train = x_train.astype(Giluminis mokymasis yra galimybių ir iššūkių kupina sritis. Pasinaudodami nemokamais ištekliais, susikūrę tinkamą kūrimo aplinką ir nuolat praktikuodamiesi, jūs taip pat galite įsisavinti pagrindines giluminio mokymosi sąvokas ir įgūdžius bei pritaikyti juos realioms problemoms spręsti. Tikiuosi, kad šis straipsnis padės jums sėkmingai pradėti giluminį mokymąsi ir toliau tobulėti dirbtinio intelekto srityje!