Hvordan komme i gang med dyp læring ved hjelp av gratis ressurser? En praktisk guide

Dyp læring, som en kjernekomponent i feltet kunstig intelligens, endrer livene og arbeidet vårt i et enestående tempo. Fra selvkjørende biler til medisinsk diagnose og naturlig språkbehandling, er anvendelsene av dyp læring allestedsnærværende. For nybegynnere kan imidlertid den teoretiske kunnskapen og praktiske operasjonen av dyp læring virke litt skremmende. Heldigvis finnes det et stort antall gratis ressurser på internett som kan hjelpe oss med å komme i gang. Denne artikkelen vil, basert på diskusjoner på X/Twitter, sette sammen en praktisk guide for å komme i gang med dyp læring, som hjelper deg å mestre kjernekonsepter og ferdigheter innen dyp læring fra bunnen av.

1. Forstå det grunnleggende om dyp læring

Før du dykker ned i praksis, er det viktig å forstå de grunnleggende konseptene i dyp læring. Som @@techhybrindia påpeker, er AI ikke bare data og algoritmer, det krever også kraftig datakraft. Dype læringsmodeller krever store mengder GPU- eller TPU-ressurser, samt store mengder minne og høyhastighets datakraft for å kunne trenes. Derfor er det viktig å forstå disse maskinvaregrunnlagene for å forstå omfanget og kompleksiteten av dyp læring.

Nøkkelkonsepter:

• Nevrale nettverk (Neural Networks): Grunnlaget for dyp læring, som etterligner måten menneskelige hjerneceller er koblet sammen på.
• Dybde (Depth): Refererer til antall lag i et nevralt nettverk. Jo flere lag, desto mer komplekse funksjoner kan modellen lære.
• Bakoverforplantning (Backpropagation): Kjernealgoritmen for å trene nevrale nettverk, brukt til å oppdatere vektene i nettverket.
• Aktiveringsfunksjoner (Activation Functions): Introduserer ikke-linearitet, slik at nevrale nettverk kan lære komplekse mønstre. For eksempel ReLU, Sigmoid, Tanh osv.
• Tapfunksjoner (Loss Functions): Måler gapet mellom modellens prediksjonsresultater og de faktiske resultatene, brukt til å optimalisere modellparametere. For eksempel Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy Loss osv.
• Optimerere (Optimizers): Brukes til å oppdatere modellparametere og redusere verdien av tapfunksjonen. For eksempel Gradient Descent, Adam, SGD osv.

Gratis læringsressurser:

• Bøker:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 delte MITs gratis AI- og ML-bøker, der «Understanding Deep Learning» er en veldig god introduksjonsbok.
    • Understanding Deep Learning: Denne boken introduserer alle aspekter av dyp læring på en enkel og lettfattelig måte, fra grunnleggende konsepter til avanserte teknikker.
    • Foundations of Machine Learning: Denne boken dekker de grunnleggende teoriene om maskinlæring, noe som er veldig nyttig for å forstå prinsippene for dyp læring.
  • @@KirkDBorne anbefalte «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» og «Deep Learning Foundations and Concepts», disse to bøkene kan hjelpe deg å forstå dyp læring fra et matematisk perspektiv.

• Online kurs:

  • @@shamimai1 anbefalte de gratis kursene fra Google, for eksempel «Understanding machine learning» og «Introduction to Large Language Models», disse kursene kan hjelpe deg raskt å forstå de grunnleggende konseptene for dyp læring og LLM.
  • @@mehmetsongur_ delte MITs Deep Learning-kursvideoer, som kan sees på Youtube. MIT Deep Learning Course

2. Sette opp et dyp læringsmiljø

For å praktisere dyp læring, må du først sette opp et passende utviklingsmiljø. Vanlige dyp læringsrammeverk inkluderer TensorFlow og PyTorch.

Steg:

1. Installer Python: Dyp læring bruker hovedsakelig Python-språket for utvikling. Det anbefales å installere Python 3.6 eller nyere.
2. Installer TensorFlow eller PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Hvis maskinen din har en NVIDIA GPU, og CUDA og cuDNN allerede er installert, kan du installere GPU-versjonen av TensorFlow
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Velg riktig installasjonskommando basert på operativsystemet ditt og CUDA-versjonen, for eksempel:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Det anbefales å besøke PyTorch sin offisielle nettside (https://pytorch.org/) for å få de nyeste installasjonskommandoene
     

3. Installer andre nødvendige biblioteker: For eksempel NumPy, Pandas, Matplotlib osv.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Bruk Jupyter Notebook eller Google Colab: Jupyter Notebook tilbyr et interaktivt programmeringsmiljø, som er veldig egnet for dyp læringseksperimenter og læring. Google Colab tilbyr gratis GPU-ressurser, som lar deg trene dype læringsmodeller i skyen.

3. Praktisk øvelse: Bygg din første dype læringsmodell

Teoretisk læring er viktig, men praktisk øvelse er enda viktigere. Her er et enkelt eksempel som bruker Keras (TensorFlows høynivå-API) for å bygge en dyp læringsmodell for bildeklassifisering:

Steg:1. Importer nødvendige biblioteker:

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

2. Last inn datasettet: Bruk Keras' innebygde MNIST-datasett (håndskrevne tallbilder). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Forbehandle data: Normaliser bildedataene til mellom 0 og 1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Bygg modellen: Bruk Keras Sequential API for å bygge en enkel CNN-modell. 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() # Skriv ut modellstrukturen 5. Kompiler modellen: Konfigurer optimeringsfunksjon, tapsfunksjon og evalueringsmetrikker. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Tren modellen: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Evaluer modellen: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Vis resultater ```python # Visualiser noen prediksjonsresultater fra testsettet predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

```## 3. Et praktisk eksempel: Bildeklassifisering med TensorFlow

La oss se på et enkelt eksempel på bildeklassifisering ved hjelp av TensorFlow. Vi vil bruke MNIST-datasettet, som inneholder håndskrevne sifre.

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

# Last inn MNIST-datasettet
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Forbehandle dataene
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

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

# Kompiler modellen
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Tren modellen
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluer modellen
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# Gjør prediksjoner
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

# Vis noen predikerte bilder
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. Dypdykk: Utforsk avanserte emner

Når du har mestret det grunnleggende om dyp læring, kan du begynne å utforske noen avanserte emner, for eksempel:

• Convolutional Neural Networks (CNNs): Brukes til bildebehandling og datasyn.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Brukes til å behandle sekvensdata, for eksempel tekst og tidsserier.
• Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) og GRUs: Forbedrede RNN-strukturer som er bedre i stand til å håndtere langsiktige avhengigheter.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Brukes til å generere nye data, for eksempel bilder, lyd og tekst.
• Transformer-modeller: Brukes til naturlig språkbehandling, for eksempel BERT, GPT osv.

Gratis læringsressurser:

• Lesing av artikler: Les de nyeste artiklene om dyp læring for å holde deg oppdatert på de nyeste forskningsfremskrittene. Du kan bruke søkemotorer som Google Scholar til å finne artikler.
• Blogger og veiledninger: Det finnes mange høykvalitets blogger og veiledninger om dyp læring, for eksempel TensorFlows offisielle nettsted, PyTorchs offisielle nettsted, Machine Learning Algorithm Engineer osv.
• Åpen kildekode-prosjekter: Les og delta i åpen kildekode-prosjekter for dyp læring, for eksempel TensorFlow Models, PyTorch Examples osv.
• Transfer Learning: Som @@DSWithDennis påpeker, kan transfer learning akselerere treningen av dype læringsmodeller. Du kan bruke forhåndstrente modeller, for eksempel ResNet, VGG osv., og finjustere dem for å tilpasse dem til din spesifikke oppgave.

5. Forholdsregler og tips

• Fortsett å øve: Dyp læring er et svært praktisk fag, og du kan bare virkelig mestre det gjennom kontinuerlig praksis.
• Gjør god bruk av feilsøkingsverktøy: Som @@humble_ulzzang nevner, kan det å lære av feilsøkingskode være mer effektivt enn å lære direkte.
• Følg med på de nyeste fremskrittene: Feltet dyp læring utvikler seg raskt, så hold deg oppdatert på de nyeste forskningsfremskrittene.
• Delta i fellesskapet: Bli med i et dyp læringsfellesskap for å utveksle erfaringer og kunnskap med andre elever. For eksempel TensorFlow Forum, PyTorch Discuss osv.
• Vær oppmerksom på etikk: Når du utfører dyp læringsforskning og -applikasjoner, må du være oppmerksom på relaterte etiske spørsmål, for eksempel personvern, algoritmisk rettferdighet osv.

SammendragDyp læring er et felt fullt av muligheter og utfordringer. Ved å utnytte gratis ressurser, sette opp et passende utviklingsmiljø og insistere på praksis, kan du også mestre kjernekonseptene og ferdighetene innen dyp læring, og anvende dem på praktiske problemer. Håper denne artikkelen kan hjelpe deg med å komme i gang med dyp læring, og gå lenger og lenger på veien mot kunstig intelligens!