Ako začať s hlbokým učením pomocou bezplatných zdrojov? Praktický sprievodca

Hlboké učenie, ako kľúčová súčasť oblasti umelej inteligencie, mení naše životy a prácu nebývalým tempom. Od autonómneho riadenia cez lekársku diagnostiku až po spracovanie prirodzeného jazyka, aplikácie hlbokého učenia sú všadeprítomné. Pre začiatočníkov však môžu byť teoretické znalosti a praktické operácie hlbokého učenia trochu skľučujúce. Našťastie, na internete existuje množstvo bezplatných zdrojov, ktoré nám môžu pomôcť ľahko začať. Tento článok bude založený na diskusiách na X/Twitteri a zostaví praktického sprievodcu pre začiatočníkov v hlbokom učení, ktorý vám pomôže od nuly postupne zvládnuť základné koncepty a zručnosti hlbokého učenia.

1. Pochopenie základov hlbokého učenia

Predtým, ako sa ponoríte do praxe, je nevyhnutné pochopiť základné koncepty hlbokého učenia. Ako poznamenal @@techhybrindia, AI nie je len o dátach a algoritmoch, ale vyžaduje si aj silný výpočtový výkon. Modely hlbokého učenia potrebujú na trénovanie rozsiahle zdroje GPU alebo TPU, ako aj obrovské množstvo pamäte a vysokorýchlostný výpočtový výkon. Preto je pochopenie týchto hardvérových základov kľúčové pre pochopenie rozsahu a zložitosti hlbokého učenia.

Kľúčové koncepty:

• Neurónové siete (Neural Networks): Základ hlbokého učenia, ktorý napodobňuje spôsob, akým sú prepojené neuróny v ľudskom mozgu.
• Hĺbka (Depth): Označuje počet vrstiev neurónovej siete. Čím viac vrstiev, tým zložitejšie funkcie sa model dokáže naučiť.
• Spätná propagácia (Backpropagation): Základný algoritmus pre trénovanie neurónových sietí, ktorý sa používa na aktualizáciu váh v sieti.
• Aktivačné funkcie (Activation Functions): Zavádzajú nelinearitu, ktorá umožňuje neurónovým sieťam učiť sa zložité vzory. Napríklad ReLU, Sigmoid, Tanh atď.
• Stratové funkcie (Loss Functions): Merajú rozdiel medzi predikciami modelu a skutočnými výsledkami a používajú sa na optimalizáciu parametrov modelu. Napríklad stredná štvorcová chyba (MSE), krížová entropická strata (Cross-Entropy Loss) atď.
• Optimizátory (Optimizers): Používajú sa na aktualizáciu parametrov modelu a zníženie hodnoty stratovej funkcie. Napríklad gradientný zostup (Gradient Descent), Adam, SGD atď.

Bezplatné vzdelávacie zdroje:

• Knihy:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 zdieľali bezplatné knihy o AI & ML od MIT, medzi ktorými je kniha „Understanding Deep Learning“ veľmi dobrým úvodom.
    • Understanding Deep Learning: Táto kniha zrozumiteľne predstavuje všetky aspekty hlbokého učenia, od základných konceptov až po pokročilé techniky.
    • Foundations of Machine Learning: Táto kniha pokrýva základnú teóriu strojového učenia, čo je veľmi užitočné pre pochopenie princípov hlbokého učenia.
  • @@KirkDBorne odporučil knihy „Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI“ a „Deep Learning Foundations and Concepts“, ktoré vám môžu pomôcť pochopiť hlboké učenie z matematického hľadiska.

• Online kurzy:

  • @@shamimai1 odporučil bezplatné kurzy od spoločnosti Google, ako napríklad „Understanding machine learning“ a „Introduction to Large Language Models“, ktoré vám môžu pomôcť rýchlo pochopiť základné koncepty hlbokého učenia a LLM.
  • @@mehmetsongur_ zdieľal videá z kurzu Deep Learning od MIT, ktoré si môžete pozrieť na Youtube. MIT Deep Learning CourseNa praktické využitie hlbokého učenia je najprv potrebné vytvoriť vhodné vývojové prostredie. Medzi bežne používané frameworky pre hlboké učenie patria TensorFlow a PyTorch.

Kroky:

1. Inštalácia Pythonu: Hlboké učenie sa vyvíja hlavne pomocou jazyka Python. Odporúča sa nainštalovať Python 3.6 alebo novšiu verziu.
2. Inštalácia TensorFlow alebo PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Ak má váš počítač NVIDIA GPU a už máte nainštalované CUDA a cuDNN, môžete nainštalovať verziu TensorFlow pre GPU
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Vyberte si vhodný inštalačný príkaz podľa vášho operačného systému a verzie CUDA, napríklad:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Odporúča sa navštíviť oficiálnu webovú stránku PyTorch (https://pytorch.org/) a získať najnovšie inštalačné príkazy
     

3. Inštalácia ďalších potrebných knižníc: Napríklad NumPy, Pandas, Matplotlib atď.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Použitie Jupyter Notebook alebo Google Colab: Jupyter Notebook poskytuje interaktívne programovacie prostredie, ktoré je veľmi vhodné pre experimenty a učenie sa hlbokého učenia. Google Colab poskytuje bezplatné GPU zdroje, ktoré vám umožňujú vykonávať tréning hlbokého učenia v cloude.

3. Praktické cvičenie: Vytvorte svoj prvý model hlbokého učenia

Teoretické štúdium je dôležité, ale dôležitejšie je praktické cvičenie. Nasleduje jednoduchý príklad, ktorý používa Keras (rozšírené API TensorFlow) na vytvorenie modelu hlbokého učenia pre klasifikáciu obrázkov:

Kroky:1. Import potrebných knižníc:

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

2. Načítanie dátového súboru: Použite vstavaný dátový súbor MNIST (obrázky ručne písaných číslic) v Keras. python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Predspracovanie dát: Normalizujte obrazové dáta do rozsahu 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Konštrukcia modelu: Použite Keras Sequential API na konštrukciu jednoduchého CNN modelu. 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() # Vytlačenie štruktúry modelu 5. Kompilácia modelu: Konfigurácia optimalizátora, stratovej funkcie a metrík vyhodnocovania. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Trénovanie modelu: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Vyhodnotenie modelu: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Zobrazenie výsledkov python # Vizualizácia niektorých výsledkov predikcie testovacej množiny predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 4. Praktické cvičenia: Implementácia jednoduchého modelu hlbokého učenia

Poďme si precvičiť to, čo sme sa naučili, implementáciou jednoduchého modelu hlbokého učenia na klasifikáciu ručne písaných číslic pomocou datasetu MNIST.

4.1 Príprava datasetu

import tensorflow as tf

# Načítanie datasetu MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Predspracovanie dát
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Prevod štítkov do formátu one-hot encoding
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

4.2 Budovanie modelu

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense

# Vytvorenie modelu
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)), # Prevod 2D obrázkov na 1D vektor
    Dense(128, activation='relu'), # Plne prepojená vrstva so 128 neurónmi a aktivačnou funkciou ReLU
    Dense(10, activation='softmax') # Výstupná vrstva s 10 neurónmi (pre 10 číslic) a aktivačnou funkciou Softmax
])

# Kompilácia modelu
model.compile(optimizer='adam', # Optimalizátor Adam
              loss='categorical_crossentropy', # Funkcia straty pre viacnásobnú klasifikáciu
              metrics=['accuracy']) # Metrika presnosti

4.3 Trénovanie modelu

# Trénovanie modelu
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32) # Trénovanie na trénovacom datasete, 5 epoch, veľkosť dávky 32

4.4 Vyhodnotenie modelu

# Vyhodnotenie modelu
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Presnosť: %.2f' % (accuracy*100))

4.5 Predikcia a vizualizácia

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Predikcia na testovacom datasete
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# Vizualizácia výsledkov
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. Hlbšie štúdium: Skúmanie pokročilých tém

Keď zvládnete základy hlbokého učenia, môžete začať skúmať niektoré pokročilé témy, ako napríklad:

• Konvolučné neurónové siete (CNNs): Používajú sa na spracovanie obrazu a počítačové videnie.
• Rekurentné neurónové siete (RNNs): Používajú sa na spracovanie sekvenčných dát, ako je text a časové rady.
• Dlhodobá krátkodobá pamäť (LSTMs) a GRUs: Vylepšené štruktúry RNN, ktoré dokážu lepšie spracovať dlhodobé závislosti.
• Generatívne adversariálne siete (GANs): Používajú sa na generovanie nových dát, ako sú obrázky, zvuk a text.
• Transformer modely: Používajú sa na spracovanie prirodzeného jazyka, napríklad BERT, GPT atď.

Bezplatné vzdelávacie zdroje:

• Čítanie článkov: Čítajte najnovšie články o hlbokom učení, aby ste sa dozvedeli o najnovšom pokroku vo výskume. Na vyhľadávanie článkov môžete použiť vyhľadávače ako Google Scholar.
• Blogy a tutoriály: Existuje mnoho kvalitných blogov a tutoriálov o hlbokom učení, ako napríklad TensorFlow oficiálna stránka, PyTorch oficiálna stránka, Inžinier algoritmov strojového učenia atď.
• Open source projekty: Čítajte a zúčastňujte sa na open source projektoch hlbokého učenia, ako napríklad TensorFlow Models, PyTorch Examples atď.
• Transfer Learning: Ako poznamenal @@DSWithDennis, transfer learning môže urýchliť trénovanie modelov hlbokého učenia. Môžete použiť predtrénované modely, ako napríklad ResNet, VGG atď., a doladiť ich tak, aby vyhovovali vašej konkrétnej úlohe.

5. Upozornenia a tipy

• Vytrvajte v praxi: Hlboké učenie je vysoko praktická disciplína a skutočne ju zvládnete len neustálym cvičením.
• Používajte ladiace nástroje: Ako uviedol @@humble_ulzzang, učenie sa z ladenia kódu môže byť efektívnejšie ako priame učenie.
• Sledujte najnovší pokrok: Oblasť hlbokého učenia sa rýchlo vyvíja, takže musíte neustále sledovať najnovší pokrok vo výskume.
• Zúčastňujte sa na komunitách: Pripojte sa ku komunitám hlbokého učenia a vymieňajte si skúsenosti a znalosti s ostatnými študentmi. Napríklad TensorFlow Forum, PyTorch Discuss atď.
• Dbajte na etiku: Pri výskume a aplikácii hlbokého učenia dbajte na súvisiace etické otázky, ako je ochrana osobných údajov, spravodlivosť algoritmov atď.

ZhrnutieHlboké učenie je oblasť plná príležitostí a výziev. Využitím bezplatných zdrojov, vytvorením vhodného vývojového prostredia a vytrvalým praktizovaním môžete zvládnuť základné koncepty a zručnosti hlbokého učenia a aplikovať ich na reálne problémy. Dúfam, že vám tento článok pomôže úspešne vstúpiť do hlbokého učenia a napredovať na ceste umelej inteligencie!