Үнэгүй нөөц ашиглан гүнзгий сургалтад хэрхэн орох вэ? Практик гарын авлага\n\nГүнзгий сургалт нь хиймэл оюун ухааны салбарын гол бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд бидний амьдрал, ажилд урьд өмнө байгаагүй хурдаар өөрчлөлт оруулж байна. Автомат жолоодлогоос эхлээд эмнэлгийн оношилгоо, байгалийн хэл боловсруулалт хүртэл гүнзгий сургалтын хэрэглээ хаа сайгүй бий. Гэсэн хэдий ч эхлэгчдийн хувьд гүнзгий сургалтын онолын мэдлэг, практик үйл ажиллагаа нь бага зэрэг төвөгтэй санагдаж магадгүй юм. Аз болоход интернетэд бидэнд хялбархан ороход туслах маш олон үнэгүй нөөц бий. Энэхүү нийтлэл нь X/Twitter дээрх хэлэлцүүлэгт үндэслэн гүнзгий сургалтад зориулсан практик гарын авлагыг эмхэтгэн танд гүнзгий сургалтын үндсэн ойлголт, ур чадварыг эхнээс нь аажмаар эзэмшихэд туслах болно.\n\n## 1. Гүнзгий сургалтын үндсийг ойлгох\n\nПрактикт гүнзгий орохоосоо өмнө гүнзгий сургалтын үндсэн ойлголтыг ойлгох нь чухал юм. @@techhybrindia-ийн хэлснээр AI бол зөвхөн өгөгдөл, алгоритм биш, бас хүчирхэг тооцоолох чадвар юм. Гүнзгий сургалтын загварыг сургахын тулд асар их хэмжээний GPU эсвэл TPU нөөц, асар их хэмжээний санах ой, өндөр хурдны тооцоолох чадвар шаардлагатай. Тиймээс эдгээр техник хангамжийн үндсийг ойлгох нь гүнзгий сургалтын цар хүрээ, нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгоход чухал ач холбогдолтой.\n\n### Гол ойлголтууд:\n\n* Нейрон сүлжээ (Neural Networks): Гүнзгий сургалтын үндэс нь хүний тархины нейронуудын холболтыг дуурайдаг.\n* Гүн (Depth): Нейрон сүлжээний давхаргын тоог хэлнэ, давхаргын тоо их байх тусам загвар нь илүү төвөгтэй шинж чанарыг сурах боломжтой.\n* Урвуу тархалт (Backpropagation): Нейрон сүлжээг сургах гол алгоритм бөгөөд сүлжээний жинг шинэчлэхэд ашиглагддаг.\n* Идэвхжүүлэх функц (Activation Functions): Шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, нейрон сүлжээнд төвөгтэй загварыг сурах боломжийг олгодог. Жишээлбэл ReLU, Sigmoid, Tanh гэх мэт.\n* Алдааны функц (Loss Functions): Загварын таамагласан үр дүн болон бодит үр дүнгийн хоорондох зөрүүг хэмжиж, загварын параметрүүдийг оновчтой болгоход ашигладаг. Жишээлбэл дундаж квадратын алдаа (MSE), хөндлөн энтропийн алдагдал (Cross-Entropy Loss) гэх мэт.\n* Оновчлогч (Optimizers): Загварын параметрүүдийг шинэчлэх, алдааны функцийн утгыг багасгахад ашигладаг. Жишээлбэл градиент бууралт (Gradient Descent), Adam, SGD гэх мэт.\n\n### Үнэгүй сурах нөөц:\n\n* Ном:\n * @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 нар MIT-ийн үнэгүй AI & ML номыг хуваалцсан бөгөөд үүний дотор 《Understanding Deep Learning》 нь маш сайн эхлэл юм.\n * Understanding Deep Learning: Энэ ном нь гүнзгий сургалтын бүхий л талыг гүнзгийрүүлэн танилцуулж, үндсэн ойлголтоос эхлээд дэвшилтэт технологи хүртэл хамардаг.\n * Foundations of Machine Learning: Энэ ном нь машины сургалтын үндсэн онолыг хамардаг бөгөөд гүнзгий сургалтын зарчмыг ойлгоход маш их тусалдаг.\n * @@KirkDBorne 《Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI》 болон 《Deep Learning Foundations and Concepts》 номыг санал болгосон бөгөөд эдгээр хоёр ном нь гүнзгий сургалтыг математикийн үүднээс ойлгоход тусална.\n\n* Онлайн курс:\n * @@shamimai1 Google-ийн үнэгүй курсийг санал болгосон, жишээлбэл “Understanding machine learning” болон ## 2. Гүнзгийрүүлсэн сургалтын орчныг бүрдүүлэх

Гүнзгийрүүлсэн сургалтыг хэрэгжүүлэхийн тулд эхлээд тохиромжтой хөгжлийн орчныг бүрдүүлэх шаардлагатай. Нийтлэг хэрэглэгддэг гүнзгийрүүлсэн сургалтын хүрээнүүдэд TensorFlow болон PyTorch багтана.

Алхамууд:

1. Python суулгах: Гүнзгийрүүлсэн сургалтыг голчлон Python хэл дээр хөгжүүлдэг. Python 3.6 эсвэл түүнээс дээш хувилбарыг суулгахыг зөвлөж байна.
2. TensorFlow эсвэл PyTorch суулгах:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Хэрэв таны машинд NVIDIA GPU байгаа бөгөөд CUDA болон cuDNN суулгасан бол TensorFlow-ийн GPU хувилбарыг суулгаж болно.
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Өөрийн үйлдлийн систем болон CUDA хувилбарт тохирсон суулгах командыг сонгоно уу, жишээлбэл:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # PyTorch-ийн албан ёсны вэбсайтад (https://pytorch.org/) зочилж хамгийн сүүлийн үеийн суулгах командыг аваарай.
     

3. Бусад шаардлагатай санг суулгах: Жишээлбэл NumPy, Pandas, Matplotlib гэх мэт.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Jupyter Notebook эсвэл Google Colab ашиглах: Jupyter Notebook нь интерактив програмчлалын орчныг хангадаг бөгөөд гүнзгийрүүлсэн сургалтын туршилт болон суралцахад маш тохиромжтой. Google Colab нь үнэгүй GPU нөөцийг хангадаг бөгөөд танд үүлэн дээр гүнзгийрүүлсэн сургалтыг сургах боломжийг олгодог.

3. Дадлага хийх: Өөрийн анхны гүнзгийрүүлсэн сургалтын загвараа бүтээх

Онолын мэдлэг чухал боловч дадлага хийх нь илүү чухал юм. Дараах нь Keras (TensorFlow-ийн дэвшилтэт API)-г ашиглан зургийн ангилалд зориулсан гүнзгийрүүлсэн сургалтын загварыг бүтээх энгийн жишээ юм.

Алхамууд:

1. Шаардлагатай санг импортлох:

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

2. Өгөгдлийн санг ачаалах: Keras-ийн суурилуулсан MNIST өгөгдлийн санг (гараар бичсэн тоон зургууд) ашиглана.

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
   

3. Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах: Зургийн өгөгдлийг 0-1 хооронд хэвийн болгох.

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

4. Загвар бүтээх: Keras Sequential API ашиглан энгийн CNN загвар бүтээх.

   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() # Загварын бүтцийг хэвлэх
   

5. Загварыг эмхэтгэх: Оновчлол, алдагдлын функц, үнэлгээний үзүүлэлтийг тохируулах.

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

6. Загварыг сургах:

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

7. Загварыг үнэлэх:

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

8. Үр дүнг харуулах

   # Туршилтын багцын зарим таамгийг дүрслэн харуулах
   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. Гүнзгийрүүлсэн сургалт: Дэвшилтэт сэдвүүдийг судлах

Гүнзгий сургалтын үндсэн мэдлэгийг эзэмшсэний дараа та дэвшилтэт сэдвүүдийг судлаж эхэлж болно, жишээлбэл:

• Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNNs): Зургийн боловсруулалт болон компьютерийн хараанд ашиглагддаг.
• Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNNs): Текст болон цаг хугацааны дарааллын өгөгдөл гэх мэт дараалсан өгөгдлийг боловсруулахад ашиглагддаг.
• Урт богино хугацааны санах ойн сүлжээ (LSTMs) болон GRUs: Урт хугацааны хамаарлыг илүү сайн боловсруулах чадвартай RNN бүтцийг сайжруулсан.
• Үүсгэгч өрсөлдөөнт сүлжээ (GANs): Зураг, аудио болон текст гэх мэт шинэ өгөгдөл үүсгэхэд ашиглагддаг.
• Transformer загвар: Байгалийн хэл боловсруулахад ашиглагддаг, жишээлбэл BERT, GPT гэх мэт.

Үнэгүй сургалтын эх сурвалж:

• Өгүүлэл унших: Хамгийн сүүлийн үеийн судалгааны дэвшлийг ойлгохын тулд гүнзгий сургалтын хамгийн сүүлийн үеийн өгүүллүүдийг уншаарай. Google Scholar гэх мэт хайлтын системүүдийг ашиглан өгүүллүүдийг хайж болно.
• Блог болон хичээл: TensorFlow албан ёсны вэбсайт, PyTorch албан ёсны вэбсайт, Машины сургалтын алгоритмын инженер гэх мэт олон чанартай гүнзгий сургалтын блог болон хичээлүүд байдаг.
• Нээлттэй эхийн төсөл: TensorFlow Models, PyTorch Examples гэх мэт нээлттэй эхийн гүнзгий сургалтын төслүүдийг уншиж, оролцоорой.
• Transfer Learning: @@DSWithDennis-ийн хэлснээр, дамжуулах сургалт нь гүнзгий сургалтын загваруудын сургалтыг хурдасгаж чадна. Та ResNet, VGG гэх мэт урьдчилан сургагдсан загваруудыг ашиглаж, өөрийн тодорхой даалгаварт тохируулан нарийн тохируулж болно.

5. Анхаарах зүйлс болон зөвлөмж

• Дадлага хийх: Гүнзгий сургалт бол практик ур чадвар шаардсан салбар бөгөөд зөвхөн тасралтгүй дадлага хийснээр л үнэхээр эзэмшиж чадна.
• Засварлах хэрэгслийг сайн ашиглах: @@humble_ulzzang-ийн дурдсанаар, кодыг засварлаж сурах нь шууд суралцахаас илүү үр дүнтэй байж болно.
• Хамгийн сүүлийн үеийн дэвшлийг анхаарч үзэх: Гүнзгий сургалтын салбар хурдацтай хөгжиж байгаа тул хамгийн сүүлийн үеийн судалгааны дэвшлийг байнга анхаарч байх хэрэгтэй.
• Нийгэмд оролцох: Гүнзгий сургалтын нийгэмд нэгдэж, бусад суралцагчидтай туршлага, мэдлэгээ хуваалцаарай. Жишээлбэл TensorFlow Forum, PyTorch Discuss гэх мэт.
• Ёс зүйн асуудалд анхаарал хандуулах: Гүнзгий сургалтын судалгаа хийж, хэрэглэхдээ өгөгдлийн нууцлал, алгоритмын шударга байдал гэх мэт холбогдох ёс зүйн асуудалд анхаарал хандуулах хэрэгтэй.

ДүгнэлтГүнзгийрүүлсэн сургалт бол боломж, сорилтоор дүүрэн салбар юм. Үнэгүй нөөцийг ашиглан, тохиромжтой хөгжлийн орчныг бүрдүүлж, дадлага хийсээр байвал та гүнзгийрүүлсэн сургалтын гол ойлголт, ур чадварыг эзэмшиж, бодит асуудалд хэрэглэж чадна. Энэхүү нийтлэл нь танд гүнзгийрүүлсэн сургалтад амжилттай нэвтэрч, хиймэл оюуны замд улам бүр холдох болно гэж найдаж байна!