Bagaimana Memulakan Pembelajaran Mendalam dengan Sumber Percuma? Panduan Praktikal

Pembelajaran mendalam, sebagai komponen teras dalam bidang kecerdasan buatan, mengubah kehidupan dan kerja kita pada kadar yang belum pernah terjadi sebelumnya. Daripada pemanduan automatik kepada diagnosis perubatan, dan pemprosesan bahasa semula jadi, aplikasi pembelajaran mendalam ada di mana-mana. Walau bagaimanapun, bagi pemula, pengetahuan teori dan operasi praktikal pembelajaran mendalam mungkin kelihatan agak menakutkan. Nasib baik, terdapat banyak sumber percuma di internet yang boleh membantu kita memulakan dengan mudah. Artikel ini akan menyusun panduan praktikal untuk memulakan pembelajaran mendalam berdasarkan perbincangan di X/Twitter, membantu anda menguasai konsep dan kemahiran teras pembelajaran mendalam langkah demi langkah dari awal.

1. Memahami Asas Pembelajaran Mendalam

Sebelum mendalami amalan, adalah penting untuk memahami konsep asas pembelajaran mendalam. Seperti yang dinyatakan oleh @@techhybrindia, AI bukan sahaja tentang data dan algoritma, tetapi juga memerlukan kuasa pengkomputeran yang kuat. Model pembelajaran mendalam memerlukan sejumlah besar sumber GPU atau TPU, serta memori yang besar dan kuasa pengkomputeran berkelajuan tinggi untuk dilatih. Oleh itu, memahami asas perkakasan ini adalah penting untuk memahami skala dan kerumitan pembelajaran mendalam.

Konsep Utama:

• Rangkaian Neural (Neural Networks): Asas pembelajaran mendalam, meniru cara neuron otak manusia disambungkan.
• Kedalaman (Depth): Merujuk kepada bilangan lapisan rangkaian neural. Lebih banyak lapisan, lebih kompleks ciri yang boleh dipelajari oleh model.
• Perambatan Balik (Backpropagation): Algoritma teras untuk melatih rangkaian neural, digunakan untuk mengemas kini pemberat dalam rangkaian.
• Fungsi Pengaktifan (Activation Functions): Memperkenalkan ketidaklinearan, membolehkan rangkaian neural mempelajari corak yang kompleks. Contohnya ReLU, Sigmoid, Tanh, dll.
• Fungsi Kerugian (Loss Functions): Mengukur perbezaan antara hasil ramalan model dan hasil sebenar, digunakan untuk mengoptimumkan parameter model. Contohnya Ralat Kuasa Dua Min (MSE), Kerugian Entropi Silang (Cross-Entropy Loss), dll.
• Pengoptimum (Optimizers): Digunakan untuk mengemas kini parameter model dan mengurangkan nilai fungsi kerugian. Contohnya penurunan kecerunan (Gradient Descent), Adam, SGD, dll.

Sumber Pembelajaran Percuma:

• Buku:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 berkongsi buku AI & ML percuma yang disediakan oleh MIT, di mana "Understanding Deep Learning" ialah bacaan pengenalan yang sangat baik.
    • Understanding Deep Learning: Buku ini memperkenalkan pelbagai aspek pembelajaran mendalam dengan cara yang mudah difahami, meliputi segala-galanya daripada konsep asas hingga teknik lanjutan.
    • Foundations of Machine Learning: Buku ini merangkumi teori asas pembelajaran mesin, yang sangat membantu untuk memahami prinsip pembelajaran mendalam.
  • @@KirkDBorne mengesyorkan "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" dan "Deep Learning Foundations and Concepts", kedua-dua buku ini boleh membantu anda memahami pembelajaran mendalam dari sudut matematik.

• Kursus Dalam Talian:

  • @@shamimai1 mengesyorkan kursus percuma yang disediakan oleh Google, seperti "Understanding machine learning" dan "Introduction to Large Language Models", kursus ini boleh membantu anda memahami konsep asas pembelajaran mendalam dan LLM dengan cepat.
  • @@mehmetsongur_ berkongsi video kursus Pembelajaran Mendalam MIT, yang boleh ditonton di Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Membina Persekitaran Pembelajaran Mendalam

Untuk menjalankan amalan pembelajaran mendalam, anda perlu membina persekitaran pembangunan yang sesuai terlebih dahulu. Rangka kerja pembelajaran mendalam yang biasa digunakan termasuk TensorFlow dan PyTorch.

Langkah:

1. Pasang Python: Pembelajaran mendalam terutamanya menggunakan bahasa Python untuk pembangunan. Adalah disyorkan untuk memasang Python 3.6 atau versi yang lebih tinggi.
2. Pasang TensorFlow atau PyTorch:
   • TensorFlow:

pip install tensorflow # Jika mesin anda mempunyai NVIDIA GPU, dan CUDA dan cuDNN telah dipasang, anda boleh memasang TensorFlow versi GPU # pip install tensorflow-gpu * **PyTorch:** bash # Pilih arahan pemasangan yang sesuai berdasarkan sistem pengendalian dan versi CUDA anda, contohnya: pip install torch torchvision torchaudio # Adalah disyorkan untuk melawati laman web rasmi PyTorch (https://pytorch.org/) untuk mendapatkan arahan pemasangan terkini 3. **Pasang pustaka lain yang diperlukan:** Contohnya NumPy, Pandas, Matplotlib, dll. bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` 4. Gunakan Jupyter Notebook atau Google Colab: Jupyter Notebook menyediakan persekitaran pengaturcaraan interaktif, yang sangat sesuai untuk eksperimen dan pembelajaran pembelajaran mendalam. Google Colab menyediakan sumber GPU percuma, membolehkan anda menjalankan latihan pembelajaran mendalam di awan.

3. Amalan Praktikal: Bina Model Pembelajaran Mendalam Pertama Anda

Pembelajaran teori adalah penting, tetapi amalan praktikal adalah lebih penting. Berikut ialah contoh mudah, menggunakan Keras (API peringkat tinggi TensorFlow) untuk membina model pembelajaran mendalam untuk klasifikasi imej:

Langkah:1. Import pustaka yang diperlukan:

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

2. Muat turun set data: Gunakan set data MNIST terbina dalam Keras (imej digit tulisan tangan). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Praproses data: Normalkan data imej antara 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Bina model: Gunakan Keras Sequential API untuk membina model CNN yang mudah. 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() # Cetak struktur model 5. Kompil model: Konfigurasikan pengoptimum, fungsi kerugian dan metrik penilaian. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Latih model: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Nilaikan model: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Tunjukkan keputusan python # Visualisasikan beberapa hasil ramalan set ujian predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ``````python 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. Pembelajaran Mendalam: Meneroka Topik Lanjutan

Setelah anda menguasai asas pembelajaran mendalam, anda boleh mula meneroka beberapa topik lanjutan, seperti:

• Rangkaian Neural Konvolusi (CNNs): Digunakan untuk pemprosesan imej dan visi komputer.
• Rangkaian Neural Berulang (RNNs): Digunakan untuk memproses data jujukan, seperti teks dan siri masa.
• Rangkaian Memori Jangka Panjang (LSTMs) dan GRUs: Struktur RNN yang dipertingkatkan, mampu mengendalikan pergantungan jangka panjang dengan lebih baik.
• Rangkaian Generatif Adversarial (GANs): Digunakan untuk menjana data baharu, seperti imej, audio dan teks.
• Model Transformer: Digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi, seperti BERT, GPT, dsb.

Sumber Pembelajaran Percuma:

• Pembacaan Kertas Kerja: Baca kertas kerja pembelajaran mendalam terkini untuk mengetahui perkembangan penyelidikan terkini. Anda boleh menggunakan enjin carian seperti Google Scholar untuk mencari kertas kerja.
• Blog dan Tutorial: Terdapat banyak blog dan tutorial pembelajaran mendalam berkualiti tinggi, seperti laman web rasmi TensorFlow, laman web rasmi PyTorch, Jurutera Algoritma Pembelajaran Mesin, dsb.
• Projek Sumber Terbuka: Baca dan sertai projek pembelajaran mendalam sumber terbuka, seperti TensorFlow Models, PyTorch Examples, dsb.
• Pembelajaran Pindahan (Transfer Learning): Seperti yang dinyatakan oleh @@DSWithDennis, pembelajaran pindahan boleh mempercepatkan latihan model pembelajaran mendalam. Anda boleh menggunakan model pra-latihan, seperti ResNet, VGG, dsb., dan melakukan penalaan halus berdasarkan model tersebut untuk menyesuaikan diri dengan tugas khusus anda.

5. Perkara dan Petua yang Perlu Diperhatikan

• Kekalkan Amalan: Pembelajaran mendalam ialah disiplin yang sangat praktikal, dan anda hanya boleh menguasainya dengan benar melalui amalan berterusan.
• Gunakan Alat Nyahpepijat dengan Baik: Seperti yang dinyatakan oleh @@humble_ulzzang, belajar daripada menyahpepijat kod boleh menjadi lebih berkesan daripada belajar secara langsung.
• Ikuti Perkembangan Terkini: Bidang pembelajaran mendalam berkembang pesat, jadi anda mesti terus mengikuti perkembangan penyelidikan terkini.
• Sertai Komuniti: Sertai komuniti pembelajaran mendalam untuk bertukar pengalaman dan pengetahuan dengan pelajar lain. Contohnya, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, dsb.
• Fokus pada Etika: Apabila menjalankan penyelidikan dan aplikasi pembelajaran mendalam, anda mesti memberi perhatian kepada isu etika yang berkaitan, seperti privasi data, keadilan algoritma, dsb.

KesimpulanPembelajaran mendalam adalah bidang yang penuh dengan peluang dan cabaran. Dengan memanfaatkan sumber percuma, menyediakan persekitaran pembangunan yang sesuai, dan bertekun dalam latihan, anda juga boleh menguasai konsep dan kemahiran teras pembelajaran mendalam, dan menggunakannya untuk masalah praktikal. Semoga artikel ini dapat membantu anda memulakan pembelajaran mendalam dengan lancar, dan terus maju dalam bidang kecerdasan buatan!