Hoe begin je met Deep Learning met behulp van gratis bronnen? Een praktische gids

Deep learning, als een kernonderdeel van het gebied van kunstmatige intelligentie, verandert ons leven en werk in een ongekend tempo. Van zelfrijdende auto's tot medische diagnoses en natuurlijke taalverwerking, de toepassingen van deep learning zijn alomtegenwoordig. Voor beginners kunnen de theoretische kennis en praktische bediening van deep learning echter een beetje ontmoedigend lijken. Gelukkig zijn er talloze gratis bronnen op internet die ons kunnen helpen om gemakkelijk aan de slag te gaan. Dit artikel is gebaseerd op discussies op X/Twitter en stelt een praktische gids samen voor het starten met deep learning, die je helpt om vanaf nul de kernconcepten en -vaardigheden van deep learning te beheersen.

1. Begrijp de basisprincipes van Deep Learning

Voordat je diep in de praktijk duikt, is het essentieel om de basisconcepten van deep learning te begrijpen. Zoals @@techhybrindia opmerkt, is AI niet alleen data en algoritmen, maar vereist het ook krachtige rekenkracht. Deep learning-modellen vereisen enorme GPU- of TPU-bronnen, evenals enorme hoeveelheden geheugen en snelle rekenkracht om te trainen. Daarom is het begrijpen van deze hardwarebasis cruciaal voor het begrijpen van de schaal en complexiteit van deep learning.

Belangrijkste concepten:

• Neurale netwerken (Neural Networks): De basis van deep learning, die de manier nabootst waarop neuronen in de hersenen van mensen zijn verbonden.
• Diepte (Depth): Verwijst naar het aantal lagen in het neurale netwerk. Hoe meer lagen, hoe complexer de kenmerken die het model kan leren.
• Backpropagation (Backpropagation): Het kernalgoritme voor het trainen van neurale netwerken, dat wordt gebruikt om de gewichten in het netwerk bij te werken.
• Activeringsfuncties (Activation Functions): Introduceren niet-lineariteit, waardoor neurale netwerken complexe patronen kunnen leren. Bijvoorbeeld ReLU, Sigmoid, Tanh, enz.
• Verliesfuncties (Loss Functions): Meten het verschil tussen de voorspellingen van het model en de werkelijke resultaten, en worden gebruikt om modelparameters te optimaliseren. Bijvoorbeeld Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy Loss, enz.
• Optimalisatoren (Optimizers): Worden gebruikt om modelparameters bij te werken en de waarde van de verliesfunctie te verkleinen. Bijvoorbeeld Gradient Descent, Adam, SGD, enz.

Gratis leermiddelen:

• Boeken:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 deelden gratis AI & ML-boeken van MIT, waaronder "Understanding Deep Learning" een zeer goede inleiding is.
    • Understanding Deep Learning: Dit boek introduceert op een eenvoudige manier alle aspecten van deep learning, van basisconcepten tot geavanceerde technieken.
    • Foundations of Machine Learning: Dit boek behandelt de fundamentele theorie van machine learning, wat erg handig is om de principes van deep learning te begrijpen.
  • @@KirkDBorne raadde "Why Machines Learn - The Elegant Math Behind Modern AI" en "Deep Learning Foundations and Concepts" aan. Deze twee boeken kunnen je helpen deep learning vanuit een wiskundig perspectief te begrijpen.

• Online cursussen:

  • @@shamimai1 raadde de gratis cursussen van Google aan, zoals "Understanding machine learning" en "Introduction to Large Language Models". Deze cursussen kunnen je helpen snel de basisconcepten van deep learning en LLM te begrijpen.
  • @@mehmetsongur_ deelde de Deep Learning-cursusvideo's van MIT, die op YouTube kunnen worden bekeken. MIT Deep Learning Course## 2. Een diepe leeromgeving opzetten

Om diepe leer in de praktijk te brengen, moet je eerst een geschikte ontwikkelomgeving opzetten. Veelgebruikte diepe leer frameworks zijn TensorFlow en PyTorch.

Stappen:

1. Installeer Python: Diepe leer wordt voornamelijk ontwikkeld met de Python-taal. Het wordt aanbevolen om Python 3.6 of hoger te installeren.
2. Installeer TensorFlow of PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Als je machine een NVIDIA GPU heeft en CUDA en cuDNN al zijn geïnstalleerd, kun je de GPU-versie van TensorFlow installeren
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Kies de juiste installatieopdracht op basis van je besturingssysteem en CUDA-versie, bijvoorbeeld:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Het wordt aanbevolen om de PyTorch-website (https://pytorch.org/) te bezoeken voor de nieuwste installatieopdrachten
     

3. Installeer andere benodigde bibliotheken: Bijvoorbeeld NumPy, Pandas, Matplotlib, enz.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Gebruik Jupyter Notebook of Google Colab: Jupyter Notebook biedt een interactieve programmeeromgeving, die zeer geschikt is voor diepe leer experimenten en leren. Google Colab biedt gratis GPU-bronnen, waarmee je diepe leer training in de cloud kunt uitvoeren.

3. Aan de slag: bouw je eerste diepe leermodel

Theoretische studie is belangrijk, maar praktijkervaring is nog belangrijker. Hier is een eenvoudig voorbeeld van het gebruik van Keras (de high-level API van TensorFlow) om een diep leermodel te bouwen voor beeldclassificatie:

Stappen:1. Importeer de nodige bibliotheken:

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

2. Laad de dataset: Gebruik de ingebouwde MNIST-dataset van Keras (handgeschreven cijferafbeeldingen). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Voorbewerk de data: Normaliseer de afbeeldingsdata naar een bereik van 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Bouw het model: Gebruik de Keras Sequential API om een eenvoudig CNN-model te bouwen. 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() # Print de modelstructuur 5. Compileer het model: Configureer de optimizer, verliesfunctie en evaluatiemetrieken. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Train het model: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Evalueer het model: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Toon de resultaten python # Visualiseer enkele voorspellingsresultaten van de testset predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 3. Een eenvoudig neuraal netwerk bouwen met TensorFlow en Keras

Laten we een eenvoudig neuraal netwerk bouwen om handgeschreven cijfers te herkennen met behulp van de MNIST-dataset. Dit is een klassiek probleem in de machine learning en een geweldige manier om aan de slag te gaan met TensorFlow en Keras.

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

# Laad de MNIST-dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Normaliseer de data
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Definieer het model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # Vlak de 28x28 afbeeldingen af tot een vector van 784
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),   # Volledig verbonden laag met 128 neuronen en ReLU-activatie
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # Uitvoerlaag met 10 neuronen (voor 10 cijfers) en softmax-activatie
])

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

# Train het model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# Evalueer het model
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Nauwkeurigheid: {accuracy}')

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

# Visualiseer enkele voorspellingen
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"Voorspeld: {predicted_labels[i]}")
    plt.axis('off')
plt.show()

4. Diepgaand leren: geavanceerde onderwerpen verkennen

Zodra je de basisprincipes van diepgaand leren onder de knie hebt, kun je beginnen met het verkennen van enkele geavanceerde onderwerpen, zoals:

• Convolutionele neurale netwerken (CNN's): Gebruikt voor beeldverwerking en computervisie.
• Recurrente neurale netwerken (RNN's): Gebruikt voor het verwerken van sequentiële data, zoals tekst en tijdreeksen.
• Long Short-Term Memory-netwerken (LSTM's) en GRU's: Verbeterde RNN-structuren die beter in staat zijn om lange-termijn afhankelijkheden te verwerken.
• Generatieve Adversarial Networks (GAN's): Gebruikt om nieuwe data te genereren, zoals afbeeldingen, audio en tekst.
• Transformer-modellen: Gebruikt voor natuurlijke taalverwerking, zoals BERT, GPT, enz.

Gratis leermiddelen:

• Papers lezen: Lees de nieuwste diepgaande leerpapers om op de hoogte te blijven van de nieuwste onderzoeksontwikkelingen. Je kunt zoekmachines zoals Google Scholar gebruiken om papers te vinden.
• Blogs en tutorials: Er zijn veel hoogwaardige diepgaande leerblogs en tutorials, zoals de TensorFlow-website, de PyTorch-website, Machine Learning Algorithm Engineer, enz.
• Open source-projecten: Lees en neem deel aan open source diepgaande leerprojecten, zoals TensorFlow Models, PyTorch Examples, enz.
• Transfer Learning: Zoals @@DSWithDennis opmerkt, kan transfer learning de training van diepgaande leermodellen versnellen. Je kunt vooraf getrainde modellen gebruiken, zoals ResNet, VGG, enz., en deze verfijnen om aan je specifieke taak aan te passen.

5. Aandachtspunten en tips

• Blijf oefenen: Diepgaand leren is een zeer praktische discipline, en je kunt het alleen echt beheersen door voortdurend te oefenen.
• Maak goed gebruik van debugging-tools: Zoals @@humble_ulzzang vermeldt, kan leren van het debuggen van code effectiever zijn dan direct leren.
• Blijf op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen: Het diepgaande leergebied ontwikkelt zich snel, dus blijf op de hoogte van de nieuwste onderzoeksontwikkelingen.
• Neem deel aan de community: Word lid van de diepgaande leercommunity om ervaringen en kennis uit te wisselen met andere studenten. Bijvoorbeeld TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, enz.
• Let op ethische kwesties: Let bij het uitvoeren van diepgaand leeronderzoek en -toepassingen op gerelateerde ethische kwesties, zoals gegevensprivacy, algoritmische eerlijkheid, enz.

SamenvattingDiepgaand leren is een veld vol kansen en uitdagingen. Door gebruik te maken van gratis bronnen, een geschikte ontwikkelomgeving op te zetten en consequent te oefenen, kun je de kernconcepten en vaardigheden van diepgaand leren beheersen en deze toepassen op praktische problemen. Ik hoop dat dit artikel je helpt om succesvol aan de slag te gaan met diepgaand leren en steeds verder te komen op het pad van kunstmatige intelligentie!