Kā Iesākt Dziļo Mācīšanos, Izmantojot Bezmaksas Resursus? Praktisks Ceļvedis

Dziļā mācīšanās, kas ir mākslīgā intelekta galvenā sastāvdaļa, maina mūsu dzīvi un darbu ar nepieredzētu ātrumu. No pašbraucošiem automobiļiem līdz medicīniskajai diagnostikai un dabiskās valodas apstrādei, dziļās mācīšanās pielietojumi ir visur. Tomēr iesācējiem dziļās mācīšanās teorētiskās zināšanas un praktiskās darbības var šķist nedaudz biedējošas. Par laimi, internetā ir pieejami daudzi bezmaksas resursi, kas var palīdzēt mums viegli sākt darbu. Šis raksts ir balstīts uz diskusijām vietnē X/Twitter un apkopo praktisku dziļās mācīšanās ievada ceļvedi, lai palīdzētu jums no nulles pakāpeniski apgūt dziļās mācīšanās pamatjēdzienus un prasmes.

1. Izprotiet Dziļās Mācīšanās Pamatus

Pirms iedziļināties praksē, ir svarīgi izprast dziļās mācīšanās pamatjēdzienus. Kā norāda @@techhybrindia, AI nav tikai dati un algoritmi, bet arī jaudīga skaitļošanas jauda. Dziļās mācīšanās modeļiem ir nepieciešami lieli GPU vai TPU resursi, kā arī milzīgs atmiņas apjoms un ātrs skaitļošanas ātrums, lai tos apmācītu. Tāpēc šo aparatūras pamatu izpratne ir būtiska, lai saprastu dziļās mācīšanās apjomu un sarežģītību.

Galvenie Jēdzieni:

Neironu Tīkli (Neural Networks): Dziļās mācīšanās pamats, kas imitē cilvēka smadzeņu neironu savienojumu veidu.
Dziļums (Depth): Attiecas uz neironu tīkla slāņu skaitu. Jo vairāk slāņu, jo sarežģītākas funkcijas modelis var apgūt.
Atpakaļizplatīšana (Backpropagation): Galvenais algoritms neironu tīklu apmācībai, ko izmanto, lai atjauninātu svarus tīklā.
Aktivācijas Funkcijas (Activation Functions): Ievieš nelinearitāti, ļaujot neironu tīkliem apgūt sarežģītus modeļus. Piemēram, ReLU, Sigmoid, Tanh utt.
Zaudējumu Funkcijas (Loss Functions): Novērtē modeļa prognozēto rezultātu un faktisko rezultātu atšķirību, ko izmanto modeļa parametru optimizēšanai. Piemēram, vidējā kvadrātiskā kļūda (MSE), krusteniskās entropijas zudums (Cross-Entropy Loss) utt.
Optimizētāji (Optimizers): Izmanto, lai atjauninātu modeļa parametrus, samazinot zaudējumu funkcijas vērtību. Piemēram, gradienta kritums (Gradient Descent), Adam, SGD utt.

Bezmaksas Mācību Resursi:

Grāmatas:
- @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 dalījās ar MIT nodrošinātajām bezmaksas AI & ML grāmatām, no kurām «Understanding Deep Learning» ir ļoti labs ievads.
  - Understanding Deep Learning: Šī grāmata sniedz padziļinātu un vienkāršu ievadu dziļās mācīšanās aspektos, sākot no pamatjēdzieniem līdz progresīvām tehnoloģijām.
  - Foundations of Machine Learning: Šī grāmata aptver mašīnmācīšanās pamatteoriju, kas ir ļoti noderīga, lai izprastu dziļās mācīšanās principus.
- @@KirkDBorne ieteica «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» un «Deep Learning Foundations and Concepts», šīs grāmatas var palīdzēt jums izprast dziļo mācīšanos no matemātiskā viedokļa.
Tiešsaistes Kursi:
- @@shamimai1 ieteica Google nodrošinātos bezmaksas kursus, piemēram, “Understanding machine learning” un “Introduction to Large Language Models”, šie kursi var palīdzēt jums ātri izprast dziļās mācīšanās un LLM pamatjēdzienus.
- @@mehmetsongur_ dalījās ar MIT Deep Learning kursa video, ko var skatīties vietnē Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Dziļās mācīšanās vides izveide

Lai praktiski nodarbotos ar dziļo mācīšanos, vispirms ir jāizveido piemērota izstrādes vide. Parasti izmantotie dziļās mācīšanās ietvari ietver TensorFlow un PyTorch.

Soļi:

Python instalēšana: Dziļā mācīšanās galvenokārt izmanto Python valodu izstrādei. Ieteicams instalēt Python 3.6 vai jaunāku versiju.

TensorFlow vai PyTorch instalēšana:

TensorFlow:

pip install tensorflow
# Ja jūsu datoram ir NVIDIA GPU un ir instalēti CUDA un cuDNN, varat instalēt TensorFlow GPU versiju
# pip install tensorflow-gpu

PyTorch:

# Atkarībā no jūsu operētājsistēmas un CUDA versijas, izvēlieties atbilstošu instalēšanas komandu, piemēram:
pip install torch torchvision torchaudio
# Ieteicams apmeklēt PyTorch oficiālo vietni (https://pytorch.org/), lai iegūtu jaunākās instalēšanas komandas

Citu nepieciešamo bibliotēku instalēšana: Piemēram, NumPy, Pandas, Matplotlib utt.
```
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
```
Jupyter Notebook vai Google Colab izmantošana: Jupyter Notebook nodrošina interaktīvu programmēšanas vidi, kas ir ļoti piemērota dziļās mācīšanās eksperimentiem un mācībām. Google Colab nodrošina bezmaksas GPU resursus, kas ļauj apmācīt dziļās mācīšanās modeļus mākonī.

3. Praktiska darbība: izveidojiet savu pirmo dziļās mācīšanās modeli

Teorētiskā apmācība ir svarīga, bet vēl svarīgāka ir praktiska darbība. Zemāk ir vienkāršs piemērs, kurā tiek izmantots Keras (TensorFlow augsta līmeņa API), lai izveidotu dziļās mācīšanās modeli attēlu klasifikācijai:

Soļi:

Importēt nepieciešamās bibliotēkas:

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

Ielādēt datu kopu: Izmantojiet Keras iebūvēto MNIST datu kopu (rokrakstā rakstītu ciparu attēli).
```
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
```

Priekšapstrādāt datus: Normalizēt attēlu datus starp 0 un 1.

x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

Izveidot modeli: Izmantojiet Keras Sequential API, lai izveidotu vienkāršu CNN modeli.

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() # Izdrukāt modeļa struktūru

Kompilēt modeli: Konfigurēt optimizatoru, zudumu funkciju un novērtēšanas metrikas.

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

Apmācīt modeli:

batch_size = 128
epochs = 10
model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)

Novērtēt modeli:

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

Parādīt rezultātus

# Vizualizēt dažus testa datu kopas paredzēšanas rezultātus
predictions = model.predict(x_test[:10])
predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

Šis ceļvedis ir paredzēts iesācējiem, kuri vēlas apgūt dziļo mācīšanos. Tas aptver dziļās mācīšanās pamatus, populārākos ietvarus un bibliotēkas, kā arī padziļinātas tēmas un mācību resursus.

1. Kas ir dziļā mācīšanās?

Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšnozare, kas izmanto mākslīgos neironu tīklus, lai mācītos no liela apjoma datiem. Atšķirībā no tradicionālajiem mašīnmācīšanās algoritmiem, dziļās mācīšanās modeļi var automātiski apgūt datu iezīmes, neprasot manuālu iezīmju inženieriju.

Dziļās mācīšanās pielietojumi:

Datoru redze: Attēlu atpazīšana, objektu noteikšana, attēlu ģenerēšana.
Dabiskās valodas apstrāde (NLP): Teksta klasifikācija, mašīntulkošana, teksta ģenerēšana.
Runas atpazīšana: Runas transkripcija, balss vadība.
Ieteikumu sistēmas: Produktu ieteikumi, filmu ieteikumi.
Spēļu spēlēšana: Go, šahs, videospēles.

2. Populārākie ietvari un bibliotēkas

TensorFlow: Atvērtā koda mašīnmācīšanās platforma, ko izstrādājis Google. Tā piedāvā plašu rīku un bibliotēku klāstu dziļās mācīšanās modeļu izveidei un apmācībai.
Keras: Augsta līmeņa neironu tīklu API, kas darbojas virs TensorFlow, Theano vai CNTK. Tas padara dziļās mācīšanās modeļu izveidi vienkāršu un ātru.
PyTorch: Atvērtā koda mašīnmācīšanās bibliotēka, ko izstrādājis Facebook. Tā ir pazīstama ar savu dinamisko aprēķinu grafiku un Python draudzīgo saskarni.
scikit-learn: Plaši izmantota mašīnmācīšanās bibliotēka Python, kas piedāvā dažādus algoritmus un rīkus datu analīzei un modelēšanai.

Instalēšana:

Lai instalētu TensorFlow, PyTorch un scikit-learn, varat izmantot pip:

pip install tensorflow
pip install torch torchvision torchaudio
pip install scikit-learn

3. Praktisks piemērs: attēlu klasifikācija ar Keras

Šajā piemērā mēs izmantosim Keras, lai izveidotu vienkāršu neironu tīklu, kas klasificē MNIST datu kopas ciparus.

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

# 1. Datu sagatavošana
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalizē datu vērtības uz [0, 1] diapazonu
x_train = x_train.astype("float32") / 255
x_test = x_test.astype("float32") / 255

# Pievieno dimensiju, lai atbilstu modeļa ievades formai (augstums, platums, kanāli)
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)

num_classes = 10
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

# 2. Modeļa izveide
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(num_classes, activation="softmax")
])

model.summary()

# 3. Modeļa apmācība
batch_size = 128
epochs = 15

model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)

# 4. Modeļa novērtēšana
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

# 5. Prognozēšana un vizualizācija
predictions = model.predict(x_test[:10])
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

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. Padziļināta mācīšanās: augstāka līmeņa tēmu izpēte

Kad esat apguvis dziļās mācīšanās pamatzināšanas, varat sākt izpētīt dažas augstāka līmeņa tēmas, piemēram:

*   **Konvolucionālie neironu tīkli (CNN):** Izmanto attēlu apstrādei un datoru redzei.
*   **Rekurentie neironu tīkli (RNN):** Izmanto secīgu datu apstrādei, piemēram, teksta un laika rindu apstrādei.
*   **Garās īstermiņa atmiņas tīkli (LSTMs) un GRUs:** Uzlabotas RNN struktūras, kas spēj labāk apstrādāt ilgtermiņa atkarības.
*   **Ģeneratīvie pretdarbības tīkli (GAN):** Izmanto jaunu datu ģenerēšanai, piemēram, attēlu, audio un teksta ģenerēšanai.
*   **Transformer modeļi:** Izmanto dabiskās valodas apstrādei, piemēram, BERT, GPT utt.

### Bezmaksas mācību resursi:

*   **Rakstu lasīšana:** Lasiet jaunākos dziļās mācīšanās rakstus, lai uzzinātu par jaunākajiem pētījumu sasniegumiem. Varat izmantot tādus meklētājprogrammas kā Google Scholar, lai atrastu rakstus.
*   **Blogi un apmācības:** Ir daudz kvalitatīvu dziļās mācīšanās blogu un apmācību, piemēram, TensorFlow oficiālā vietne, PyTorch oficiālā vietne, Mašīnmācīšanās algoritmu inženieris utt.
*   **Atvērtā koda projekti:** Lasiet un piedalieties atvērtā koda dziļās mācīšanās projektos, piemēram, TensorFlow Models, PyTorch Examples utt.
*   **Pārneses mācīšanās:** Kā norādīja @@DSWithDennis, pārneses mācīšanās var paātrināt dziļās mācīšanās modeļu apmācību, varat izmantot iepriekš apmācītus modeļus, piemēram, ResNet, VGG utt., un veikt to precizēšanu, lai pielāgotos jūsu konkrētajam uzdevumam.

## 5. Piezīmes un padomi

*   **Ievērojiet praksi:** Dziļā mācīšanās ir ļoti praktiska disciplīna, un to var patiesi apgūt tikai ar nepārtrauktu praksi.
*   **Izmantojiet atkļūdošanas rīkus:** Kā minēja @@humble_ulzzang, mācīšanās no koda atkļūdošanas var būt efektīvāka nekā tieša mācīšanās.
*   **Sekojiet līdzi jaunākajiem sasniegumiem:** Dziļās mācīšanās joma strauji attīstās, un jums jāturpina sekot līdzi jaunākajiem pētījumu sasniegumiem.
*   **Piedalieties kopienā:** Pievienojieties dziļās mācīšanās kopienai, lai apmainītos ar pieredzi un zināšanām ar citiem izglītojamajiem. Piemēram, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss utt.
*   **Pievērsiet uzmanību ētikai:** Veicot dziļās mācīšanās pētījumus un lietojumus, pievērsiet uzmanību saistītajiem ētikas jautājumiem, piemēram, datu privātumam, algoritmu taisnīgumam utt.

## KopsavilkumsDziļā mācīšanās ir iespēju un izaicinājumu pilna joma. Izmantojot bezmaksas resursus, izveidojot piemērotu izstrādes vidi un neatlaidīgi praktizējoties, arī jūs varat apgūt dziļās mācīšanās pamatjēdzienus un prasmes un pielietot tos praktiskos uzdevumos. Ceru, ka šis raksts palīdzēs jums veiksmīgi sākt darbu ar dziļo mācīšanos un virzīties arvien tālāk mākslīgā intelekta jomā!