Kako začeti z globokim učenjem z brezplačnimi viri? Praktični vodnik

Globoko učenje, kot osrednji del področja umetne inteligence, spreminja naša življenja in delo z neprimerljivo hitrostjo. Od avtonomne vožnje do medicinske diagnostike in obdelave naravnega jezika, aplikacije globokega učenja so povsod. Vendar pa se lahko za začetnike teoretično znanje in praktične operacije globokega učenja zdijo nekoliko zastrašujoče. Na srečo je na internetu na voljo veliko brezplačnih virov, ki nam lahko pomagajo enostavno začeti. Ta članek bo na podlagi razprav na X/Twitterju uredil praktičen vodnik za začetek globokega učenja, ki vam bo pomagal od začetka postopoma obvladati osrednje koncepte in veščine globokega učenja.

1. Razumevanje osnov globokega učenja

Preden se poglobite v prakso, je bistveno razumeti osnovne koncepte globokega učenja. Kot je poudaril @@techhybrindia, AI ni samo podatki in algoritmi, ampak zahteva tudi močno računalniško moč. Modeli globokega učenja potrebujejo veliko virov GPU ali TPU, pa tudi ogromno količino pomnilnika in visoko hitrost računanja za usposabljanje. Zato je razumevanje te strojne opreme ključnega pomena za razumevanje obsega in kompleksnosti globokega učenja.

Ključni koncepti:

Nevronske mreže (Neural Networks): Osnova globokega učenja, ki posnema način povezovanja nevronov v človeških možganih.
Globina (Depth): Nanaša se na število plasti nevronske mreže. Več plasti kot ima, bolj zapletene značilnosti se lahko model nauči.
Povratno razširjanje (Backpropagation): Osrednji algoritem za usposabljanje nevronskih mrež, ki se uporablja za posodabljanje uteži v mreži.
Aktivacijske funkcije (Activation Functions): Uvajajo nelinearnost, kar omogoča nevronskim mrežam učenje zapletenih vzorcev. Na primer ReLU, Sigmoid, Tanh itd.
Funkcije izgube (Loss Functions): Merijo razliko med napovedmi modela in dejanskimi rezultati, ki se uporabljajo za optimizacijo parametrov modela. Na primer srednja kvadratna napaka (MSE), navzkrižna entropijska izguba (Cross-Entropy Loss) itd.
Optimizatorji (Optimizers): Uporabljajo se za posodabljanje parametrov modela in zmanjšanje vrednosti funkcije izgube. Na primer Gradient Descent, Adam, SGD itd.

Brezplačni viri za učenje:

Knjige:
- @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 so delili brezplačne knjige o AI & ML, ki jih ponuja MIT, med katerimi je »Understanding Deep Learning« zelo dobra uvodna knjiga.
  - Understanding Deep Learning: Ta knjiga na razumljiv način predstavlja različne vidike globokega učenja, od osnovnih konceptov do naprednih tehnik.
  - Foundations of Machine Learning: Ta knjiga zajema osnovno teorijo strojnega učenja, ki je zelo koristna za razumevanje načel globokega učenja.
- @@KirkDBorne je priporočil »Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI« in »Deep Learning Foundations and Concepts«, ti dve knjigi vam lahko pomagata razumeti globoko učenje z matematičnega vidika.
Spletni tečaji:
- @@shamimai1 je priporočil brezplačne tečaje, ki jih ponuja Google, na primer »Understanding machine learning« in »Introduction to Large Language Models«, ti tečaji vam lahko pomagajo hitro razumeti osnovne koncepte globokega učenja in LLM.
- @@mehmetsongur_ je delil video posnetke tečaja Deep Learning MIT, ki si jih lahko ogledate na YouTubu. MIT Deep Learning Course## 2. Vzpostavitev okolja za globoko učenje

Za izvajanje globokega učenja je najprej potrebno vzpostaviti primerno razvojno okolje. Pogosto uporabljeni ogrodji za globoko učenje sta TensorFlow in PyTorch.

Koraki:

Namestitev Python: Globoko učenje se večinoma razvija z uporabo programskega jezika Python. Priporočljivo je, da namestite Python 3.6 ali novejšo različico.

Namestitev TensorFlow ali PyTorch:

TensorFlow:

pip install tensorflow
# Če ima vaš računalnik NVIDIA GPU in ste že namestili CUDA in cuDNN, lahko namestite različico TensorFlow za GPU
# pip install tensorflow-gpu

PyTorch:

# Izberite ustrezen ukaz za namestitev glede na vaš operacijski sistem in različico CUDA, na primer:
pip install torch torchvision torchaudio
# Priporočljivo je, da obiščete uradno spletno stran PyTorch (https://pytorch.org/) za najnovejše ukaze za namestitev

Namestitev drugih potrebnih knjižnic: Na primer NumPy, Pandas, Matplotlib itd.
```
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
```
Uporaba Jupyter Notebook ali Google Colab: Jupyter Notebook ponuja interaktivno programsko okolje, ki je zelo primerno za eksperimente in učenje globokega učenja. Google Colab ponuja brezplačne GPU vire, ki vam omogočajo izvajanje usposabljanja globokega učenja v oblaku.

3. Praktična vaja: Izgradnja vašega prvega modela globokega učenja

Teoretično učenje je pomembno, vendar je praktična vaja še pomembnejša. Sledi preprost primer, ki uporablja Keras (visokonivojski API za TensorFlow) za izgradnjo modela globokega učenja za klasifikacijo slik:

Koraki:1. Uvoz potrebnih knjižnic:

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

2. Nalaganje nabora podatkov: Uporaba Kerasovega vgrajenega nabora podatkov MNIST (slike ročno napisanih številk). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Predobdelava podatkov: Normalizacija podatkov slike med 0 in 1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Gradnja modela: Uporaba Keras Sequential API za gradnjo preprostega modela CNN. 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() # Izpis strukture modela 5. Prevod modela: Konfiguracija optimizatorja, funkcije izgube in metrik ocenjevanja. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Učenje modela: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Ocenjevanje modela: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Prikaz rezultatov python # Vizualizacija nekaterih rezultatov napovedi testnega nabora predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 3. 构建你的第一个神经网络

让我们使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的神经网络，用于识别 MNIST 手写数字数据集。

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

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 将 28x28 的图像展平成 784 维的向量
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),   # 全连接层，128 个神经元，ReLU 激活函数
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，10 个神经元（对应 10 个数字），Softmax 激活函数
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Loss: {loss}')
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

# 可视化预测结果
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. 深入学习：探索高级主题

当你掌握了深度学习的基础知识后，可以开始探索一些高级主题，例如：

卷积神经网络 (CNNs): 用于图像处理和计算机视觉。
循环神经网络 (RNNs): 用于处理序列数据，例如文本和时间序列。
长短期记忆网络 (LSTMs) 和 GRUs: 改进的 RNN 结构，能够更好地处理长期依赖关系。
生成对抗网络 (GANs): 用于生成新的数据，例如图像，音频和文本。
Transformer 模型: 用于自然语言处理，例如 BERT, GPT 等。

免费学习资源：

论文阅读: 阅读最新的深度学习论文，了解最新的研究进展。可以使用 Google Scholar 等搜索引擎查找论文。
博客和教程: 有很多高质量的深度学习博客和教程，例如 TensorFlow 官网, PyTorch 官网, 机器学习算法工程师等。
开源项目: 阅读和参与开源的深度学习项目，例如 TensorFlow Models, PyTorch Examples 等。
Transfer Learning: 如 @@DSWithDennis 指出，迁移学习可以加速深度学习模型的训练，你可以使用预训练的模型，例如 ResNet, VGG 等，并在其基础上进行微调，以适应你的特定任务。