Как начать изучение глубокого обучения с помощью бесплатных ресурсов? Практическое руководство

Глубокое обучение, как ключевая составляющая области искусственного интеллекта, меняет нашу жизнь и работу с беспрецедентной скоростью. От беспилотных автомобилей до медицинской диагностики и обработки естественного языка, приложения глубокого обучения повсюду. Однако для новичков теоретические знания и практические операции глубокого обучения могут показаться немного сложными. К счастью, в Интернете существует множество бесплатных ресурсов, которые могут помочь нам легко начать работу. В этой статье будет представлено практическое руководство по началу работы с глубоким обучением, основанное на обсуждениях в X/Twitter, чтобы помочь вам с нуля постепенно освоить основные концепции и навыки глубокого обучения.

1. Понимание основ глубокого обучения

Прежде чем углубляться в практику, важно понимать основные концепции глубокого обучения. Как отмечает @@techhybrindia, ИИ — это не просто данные и алгоритмы, он также требует мощных вычислительных возможностей. Модели глубокого обучения требуют большого количества ресурсов GPU или TPU, а также огромного объема памяти и высокой скорости вычислений для обучения. Поэтому понимание этих аппаратных основ имеет решающее значение для понимания масштаба и сложности глубокого обучения.

Ключевые концепции:

• Нейронные сети (Neural Networks): Основа глубокого обучения, имитирующая способ соединения нейронов в человеческом мозге.
• Глубина (Depth): Относится к количеству слоев в нейронной сети. Чем больше слоев, тем более сложные функции может изучить модель.
• Обратное распространение (Backpropagation): Основной алгоритм обучения нейронных сетей, используемый для обновления весов в сети.
• Функции активации (Activation Functions): Вводят нелинейность, позволяя нейронным сетям изучать сложные закономерности. Например, ReLU, Sigmoid, Tanh и т. д.
• Функции потерь (Loss Functions): Измеряют разницу между прогнозируемыми результатами модели и фактическими результатами, используются для оптимизации параметров модели. Например, среднеквадратичная ошибка (MSE), перекрестная энтропия (Cross-Entropy Loss) и т. д.
• Оптимизаторы (Optimizers): Используются для обновления параметров модели, уменьшая значение функции потерь. Например, градиентный спуск (Gradient Descent), Adam, SGD и т. д.

Бесплатные учебные ресурсы:

• Книги:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 поделились бесплатными книгами по AI & ML, предоставленными MIT, среди которых «Understanding Deep Learning» — очень хорошее вводное чтение.
    • Understanding Deep Learning: Эта книга представляет собой углубленное и простое введение во все аспекты глубокого обучения, от основных концепций до передовых технологий.
    • Foundations of Machine Learning: Эта книга охватывает основные теории машинного обучения, что очень полезно для понимания принципов глубокого обучения.
  • @@KirkDBorne рекомендовал «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» и «Deep Learning Foundations and Concepts», эти две книги могут помочь вам понять глубокое обучение с математической точки зрения.

• Онлайн-курсы:

  • @@shamimai1 рекомендовал бесплатные курсы, предоставляемые Google, такие как «Understanding machine learning» и «Introduction to Large Language Models», эти курсы могут помочь вам быстро понять основные концепции глубокого обучения и LLM.
  • @@mehmetsongur_ поделился видео курса MIT Deep Learning, которые можно посмотреть на Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Настройка среды глубокого обучения

Для практического применения глубокого обучения необходимо сначала настроить подходящую среду разработки. Обычно используемые фреймворки глубокого обучения включают TensorFlow и PyTorch.

Шаги:

1. Установка Python: Глубокое обучение в основном разрабатывается с использованием языка Python. Рекомендуется установить Python 3.6 или более поздней версии.
2. Установка TensorFlow или PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Если на вашем компьютере есть NVIDIA GPU и установлены CUDA и cuDNN, вы можете установить версию TensorFlow для GPU
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Выберите подходящую команду установки в зависимости от вашей операционной системы и версии CUDA, например:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Рекомендуется посетить официальный сайт PyTorch (https://pytorch.org/), чтобы получить последние команды установки
     

3. Установка других необходимых библиотек: Например, NumPy, Pandas, Matplotlib и т. д.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Использование Jupyter Notebook или Google Colab: Jupyter Notebook предоставляет интерактивную среду программирования, которая идеально подходит для экспериментов и обучения в области глубокого обучения. Google Colab предоставляет бесплатные ресурсы GPU, которые позволяют вам проводить обучение глубокому обучению в облаке.

3. Практическое занятие: создание вашей первой модели глубокого обучения

Теоретическое обучение важно, но еще важнее практическое применение. Ниже приведен простой пример использования Keras (высокоуровневого API TensorFlow) для создания модели глубокого обучения для классификации изображений:

Шаги:1. Импорт необходимых библиотек:

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

2. Загрузка набора данных: Используем встроенный в Keras набор данных MNIST (изображения рукописных цифр). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Предобработка данных: Нормализуем данные изображения в диапазон 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Построение модели: Используем Keras Sequential API для построения простой CNN модели. 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() # Печать структуры модели 5. Компиляция модели: Конфигурируем оптимизатор, функцию потерь и метрики оценки. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Обучение модели: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Оценка модели: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Отображение результатов ```python # Визуализация результатов предсказаний для некоторой части тестового набора 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. Углубленное изучение: изучение продвинутых тем

Когда вы освоите основы глубокого обучения, вы можете начать изучать некоторые продвинутые темы, такие как:

• Сверточные нейронные сети (CNN): используются для обработки изображений и компьютерного зрения.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): используются для обработки последовательных данных, таких как текст и временные ряды.
• Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) и GRU: улучшенные структуры RNN, которые лучше справляются с долгосрочными зависимостями.
• Генеративные состязательные сети (GAN): используются для генерации новых данных, таких как изображения, аудио и текст.
• Transformer модели: используются для обработки естественного языка, например BERT, GPT и т. д.

Бесплатные учебные ресурсы:

• Чтение статей: Читайте последние статьи по глубокому обучению, чтобы быть в курсе последних достижений в исследованиях. Вы можете использовать поисковые системы, такие как Google Scholar, для поиска статей.
• Блоги и учебные пособия: Существует множество высококачественных блогов и учебных пособий по глубокому обучению, таких как официальный сайт TensorFlow, официальный сайт PyTorch, Инженер по алгоритмам машинного обучения и т. д.
• Проекты с открытым исходным кодом: Читайте и участвуйте в проектах с открытым исходным кодом по глубокому обучению, таких как TensorFlow Models, PyTorch Examples и т. д.
• Transfer Learning: Как отметил @@DSWithDennis, трансферное обучение может ускорить обучение моделей глубокого обучения. Вы можете использовать предварительно обученные модели, такие как ResNet, VGG и т. д., и точно настроить их для адаптации к вашей конкретной задаче.

5. Меры предосторожности и советы

• Настойчиво практикуйтесь: Глубокое обучение — это очень практическая дисциплина, и вы можете по-настоящему освоить ее только посредством постоянной практики.
• Эффективно используйте инструменты отладки: Как упоминал @@humble_ulzzang, обучение на отладке кода может быть более эффективным, чем прямое обучение.
• Следите за последними достижениями: Область глубокого обучения быстро развивается, и вы должны постоянно следить за последними достижениями в исследованиях.
• Участвуйте в сообществе: Присоединяйтесь к сообществу глубокого обучения, чтобы обмениваться опытом и знаниями с другими учащимися. Например, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss и т. д.
• Обратите внимание на этические вопросы: При проведении исследований и применении глубокого обучения следует обращать внимание на соответствующие этические вопросы, такие как конфиденциальность данных, справедливость алгоритмов и т. д.

ЗаключениеГлубокое обучение - это область, полная возможностей и вызовов. Используя бесплатные ресурсы, создавая подходящую среду разработки и настойчиво практикуясь, вы также можете освоить основные концепции и навыки глубокого обучения и применять их для решения практических задач. Надеюсь, эта статья поможет вам успешно войти в мир глубокого обучения и продвинуться дальше по пути искусственного интеллекта!