Како започети са дубоким учењем користећи бесплатне ресурсе? Практични водич

Дубоко учење, као кључна компонента области вештачке интелигенције, мења наше животе и посао брзином без преседана. Од аутономне вожње до медицинске дијагностике, па све до обраде природног језика, примене дубоког учења су свуда. Међутим, за почетнике, теоријско знање и практична примена дубоког учења могу изгледати помало застрашујуће. Срећом, на интернету постоји велики број бесплатних ресурса који нам могу помоћи да лако почнемо. Овај чланак ће, на основу дискусије на X/Twitter-у, саставити практичан водич за почетак са дубоким учењем, који ће вам помоћи да од нуле постепено савладате основне концепте и вештине дубоког учења.

1. Разумевање основа дубоког учења

Пре него што се упустите у практичну примену, разумевање основних концепата дубоког учења је од суштинског значаја. Као што је @@techhybrindia истакао, AI није само подаци и алгоритми, већ захтева и моћне рачунарске способности. Модели дубоког учења захтевају велике количине GPU или TPU ресурса, као и огромне количине меморије и велику брзину рачунања да би се тренирали. Стога, разумевање ових хардверских основа је кључно за разумевање обима и сложености дубоког учења.

Кључни концепти:

• Неуронске мреже (Neural Networks): Основа дубоког учења, имитира начин на који су неурони повезани у људском мозгу.
• Дубина (Depth): Односи се на број слојева неуронске мреже. Што је више слојева, модел може да научи сложеније карактеристике.
• Повратна пропагација (Backpropagation): Основни алгоритам за тренирање неуронских мрежа, који се користи за ажурирање тежина у мрежи.
• Функције активације (Activation Functions): Уводе нелинеарност, омогућавајући неуронским мрежама да науче сложене обрасце. На пример, ReLU, Sigmoid, Tanh итд.
• Функције губитка (Loss Functions): Мере разлику између предвиђања модела и стварних резултата, користе се за оптимизацију параметара модела. На пример, средња квадратна грешка (MSE), унакрсна ентропија (Cross-Entropy Loss) итд.
• Оптимизатори (Optimizers): Користе се за ажурирање параметара модела, смањујући вредност функције губитка. На пример, градијентни спуст (Gradient Descent), Adam, SGD итд.

Бесплатни ресурси за учење:

• Књиге:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 су поделили бесплатне AI & ML књиге које нуди MIT, међу којима је "Understanding Deep Learning" веома добро штиво за почетнике.
    • Understanding Deep Learning: Ова књига на једноставан начин представља различите аспекте дубоког учења, од основних концепата до напредних техника.
    • Foundations of Machine Learning: Ова књига покрива основну теорију машинског учења, што је веома корисно за разумевање принципа дубоког учења.
  • @@KirkDBorne је препоручио "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" и "Deep Learning Foundations and Concepts", ове две књиге вам могу помоћи да разумете дубоко учење из математичког угла.

• Онлајн курсеви:

  • @@shamimai1 је препоручио бесплатне курсеве које нуди Google, као што су “Understanding machine learning” и "Introduction to Large Language Models", ови курсеви вам могу помоћи да брзо разумете основне концепте дубоког учења и LLM.
  • @@mehmetsongur_ је поделио видео снимке MIT курса о дубоком учењу, који се могу погледати на Youtube-у. MIT Deep Learning Course## 2. Podešavanje okruženja za duboko učenje

Da biste praktikovali duboko učenje, prvo morate da podesite odgovarajuće razvojno okruženje. Uobičajeni okviri za duboko učenje uključuju TensorFlow i PyTorch.

Koraci:

1. Instalacija Python-a: Duboko učenje uglavnom koristi Python jezik za razvoj. Preporučuje se instaliranje Python 3.6 ili novije verzije.
2. Instalacija TensorFlow-a ili PyTorch-a:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Ako vaš računar ima NVIDIA GPU, i CUDA i cuDNN su već instalirani, možete instalirati GPU verziju TensorFlow-a
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Izaberite odgovarajuću naredbu za instalaciju na osnovu vašeg operativnog sistema i CUDA verzije, na primer:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Preporučuje se da posetite zvaničnu veb lokaciju PyTorch-a (https://pytorch.org/) da biste dobili najnovije naredbe za instalaciju
     

3. Instalacija drugih neophodnih biblioteka: Na primer, NumPy, Pandas, Matplotlib itd.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Korišćenje Jupyter Notebook-a ili Google Colab-a: Jupyter Notebook pruža interaktivno programsko okruženje, koje je veoma pogodno za eksperimente i učenje dubokog učenja. Google Colab pruža besplatne GPU resurse, omogućavajući vam da obavljate obuku za duboko učenje u oblaku.

3. Praktični rad: Izgradite svoj prvi model dubokog učenja

Teorijsko učenje je važno, ali je praktični rad još važniji. Sledeći je jednostavan primer, koji koristi Keras (TensorFlow-ov API visokog nivoa) za izgradnju modela dubokog učenja za klasifikaciju slika:

Koraci:1. Uvoz potrebnih biblioteka:

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

2. Učitavanje skupa podataka: Koristite Keras ugrađeni MNIST skup podataka (slike rukom pisanih cifara). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Preprocesiranje podataka: Normalizujte podatke slike između 0 i 1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Izgradnja modela: Koristite Keras Sequential API za izgradnju jednostavnog CNN modela. 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() # Štampanje strukture modela 5. Kompajliranje modela: Konfigurišite optimizator, funkciju gubitka i metrike evaluacije. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Treniranje modela: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Evaluacija modela: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Prikaz rezultata ```python # Vizualizacija nekih rezultata predikcije test skupa 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. Дубинско учење: Истраживање напредних тема

Када савладате основе дубинског учења, можете почети да истражујете неке напредне теме, као што су:

• Конволуционе неуронске мреже (CNNs): Користе се за обраду слика и компјутерски вид.
• Рекурентне неуронске мреже (RNNs): Користе се за обраду секвенцијалних података, као што су текст и временске серије.
• Мреже дуге краткорочне меморије (LSTMs) и GRUs: Побољшане RNN структуре које могу боље да обрађују дугорочне зависности.
• Генеративне противничке мреже (GANs): Користе се за генерисање нових података, као што су слике, аудио и текст.
• Transformer модели: Користе се за обраду природног језика, као што су BERT, GPT итд.

Бесплатни ресурси за учење:

• Читање радова: Читајте најновије радове о дубинском учењу да бисте били у току са најновијим истраживањима. Можете користити претраживаче као што је Google Scholar да бисте пронашли радове.
• Блогови и туторијали: Постоји много квалитетних блогова и туторијала о дубинском учењу, као што су TensorFlow званични сајт, PyTorch званични сајт, Инжењер алгоритама за машинско учење итд.
• Пројекти отвореног кода: Читајте и учествујте у пројектима дубинског учења отвореног кода, као што су TensorFlow Models, PyTorch Examples итд.
• Transfer Learning: Као што је @@DSWithDennis истакао, трансфер учење може убрзати тренирање модела дубинског учења. Можете користити претходно трениране моделе, као што су ResNet, VGG итд., и фино их подесити да одговарају вашем специфичном задатку.

5. Напомене и савети

• Упорно вежбајте: Дубинско учење је дисциплина која се заснива на пракси, и само кроз сталну праксу се може истински савладати.
• Користите алате за отклањање грешака: Као што је @@humble_ulzzang поменуо, учење из отклањања грешака у коду може бити ефикасније од директног учења.
• Пратите најновија достигнућа: Област дубинског учења се брзо развија, тако да морате стално пратити најновија истраживања.
• Учествујте у заједници: Придружите се заједници дубинског учења да бисте разменили искуства и знања са другим ученицима. На пример, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss итд.
• Обратите пажњу на етику: Када спроводите истраживање и примену дубинског учења, обратите пажњу на релевантна етичка питања, као што су приватност података, правичност алгоритама итд.

ЗакључакDuboko učenje je oblast puna mogućnosti i izazova. Korišćenjem besplatnih resursa, postavljanjem odgovarajućeg razvojnog okruženja i upornim praktikovanjem, i vi možete savladati ključne koncepte i veštine dubokog učenja i primeniti ih na stvarne probleme. Nadam se da će vam ovaj članak pomoći da uspešno uđete u svet dubokog učenja i da napredujete na putu veštačke inteligencije!