Hur man kommer igång med djupinlärning med gratis resurser: En praktisk guide

Djupinlärning, som en kärnkomponent inom artificiell intelligens, förändrar våra liv och arbete i en aldrig tidigare skådad takt. Från självkörande bilar till medicinsk diagnostik och naturlig språkbehandling, tillämpningarna av djupinlärning är allestädes närvarande. Men för nybörjare kan den teoretiska kunskapen och praktiska tillämpningen av djupinlärning verka lite avskräckande. Lyckligtvis finns det en mängd gratis resurser på internet som kan hjälpa oss att komma igång enkelt. Den här artikeln kommer att sammanställa en praktisk guide för att komma igång med djupinlärning, baserad på diskussioner på X/Twitter, för att hjälpa dig att från grunden gradvis bemästra kärnkoncepten och färdigheterna inom djupinlärning.

1. Förstå grunderna i djupinlärning

Innan du dyker ner i praktiken är det viktigt att förstå de grundläggande koncepten inom djupinlärning. Som @@techhybrindia påpekar är AI inte bara data och algoritmer, utan kräver också kraftfull datorkraft. Djupinlärningsmodeller kräver stora mängder GPU- eller TPU-resurser, samt enorma mängder minne och höghastighetsberäkning för att kunna tränas. Därför är det viktigt att förstå dessa hårdvarugrunder för att förstå omfattningen och komplexiteten hos djupinlärning.

Viktiga koncept:

• Neurala nätverk (Neural Networks): Grunden för djupinlärning, som imiterar hur neuroner är sammankopplade i den mänskliga hjärnan.
• Djup (Depth): Avser antalet lager i det neurala nätverket. Ju fler lager, desto mer komplexa funktioner kan modellen lära sig.
• Bakåtpropagering (Backpropagation): Kärnalgoritmen för att träna neurala nätverk, som används för att uppdatera vikterna i nätverket.
• Aktiveringsfunktioner (Activation Functions): Introducerar icke-linearitet, vilket gör att neurala nätverk kan lära sig komplexa mönster. Till exempel ReLU, Sigmoid, Tanh etc.
• Förlustfunktioner (Loss Functions): Mäter skillnaden mellan modellens förutsägelser och de faktiska resultaten, som används för att optimera modellparametrar. Till exempel medelkvadratfel (MSE), korsentropiförlust (Cross-Entropy Loss) etc.
• Optimerare (Optimizers): Används för att uppdatera modellparametrar och minska värdet på förlustfunktionen. Till exempel gradientnedstigning (Gradient Descent), Adam, SGD etc.

Gratis lärresurser:

• Böcker:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 delade MIT:s gratis AI & ML-böcker, där "Understanding Deep Learning" är en mycket bra introduktionsbok.
    • Understanding Deep Learning: Den här boken introducerar djupinlärning på ett lättförståeligt sätt, och täcker alla aspekter från grundläggande koncept till avancerade tekniker.
    • Foundations of Machine Learning: Den här boken täcker de grundläggande teorierna inom maskininlärning, vilket är mycket användbart för att förstå principerna bakom djupinlärning.
  • @@KirkDBorne rekommenderade "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" och "Deep Learning Foundations and Concepts", dessa två böcker kan hjälpa dig att förstå djupinlärning ur ett matematiskt perspektiv.

• Onlinekurser:

  • @@shamimai1 rekommenderade Googles gratis kurser, till exempel "Understanding machine learning" och "Introduction to Large Language Models", dessa kurser kan hjälpa dig att snabbt förstå de grundläggande koncepten inom djupinlärning och LLM.
  • @@mehmetsongur_ delade MIT:s Deep Learning-kursvideo, som kan ses på Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Sätta upp en djupinlärningsmiljö

För att praktisera djupinlärning måste du först sätta upp en lämplig utvecklingsmiljö. Vanliga ramverk för djupinlärning inkluderar TensorFlow och PyTorch.

Steg:

1. Installera Python: Djupinlärning utvecklas huvudsakligen med Python-språket. Det rekommenderas att installera Python 3.6 eller senare.
2. Installera TensorFlow eller PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Om din maskin har ett NVIDIA GPU, och CUDA och cuDNN redan är installerade, kan du installera GPU-versionen av TensorFlow
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Välj lämpligt installationskommando baserat på ditt operativsystem och CUDA-version, till exempel:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Det rekommenderas att besöka PyTorchs officiella webbplats (https://pytorch.org/) för att få de senaste installationskommandona
     

3. Installera andra nödvändiga bibliotek: Till exempel NumPy, Pandas, Matplotlib etc.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Använd Jupyter Notebook eller Google Colab: Jupyter Notebook tillhandahåller en interaktiv programmeringsmiljö, som är mycket lämplig för experiment och inlärning inom djupinlärning. Google Colab tillhandahåller gratis GPU-resurser, vilket gör att du kan träna djupinlärning i molnet.

3. Praktisk övning: Bygg din första djupinlärningsmodell

Teoretisk inlärning är viktigt, men praktisk övning är ännu viktigare. Här är ett enkelt exempel som använder Keras (TensorFlows avancerade API) för att bygga en djupinlärningsmodell för bildklassificering:

Steg:

1. Importera nödvändiga bibliotek:

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

2. Ladda dataset: Använd Keras inbyggda MNIST-dataset (handskrivna siffror).

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
   

3. Förbehandla data: Normalisera bilddatan till ett värde mellan 0-1.

   x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
   x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
   

4. Bygg modellen: Använd Keras Sequential API för att bygga en enkel CNN-modell.

   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() # Skriv ut modellstrukturen
   

5. Kompilera modellen: Konfigurera optimerare, förlustfunktion och utvärderingsmått.

   model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
   

6. Träna modellen:

   batch_size = 128
   epochs = 10
   model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
   

7. Utvärdera modellen:

   score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
   print("Test loss:", score[0])
   print("Test accuracy:", score[1])
   

8. Visa resultat

   # Visualisera några förutsägelser av testdatan
   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
   

现在，让我们使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的神经网络来识别手写数字（MNIST 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 的图像展平为 784 维的向量
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 具有 128 个神经元和 ReLU 激活函数的全连接层
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 具有 10 个神经元（对应于 10 个数字）和 Softmax 激活函数的输出层
])

# 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=2) # 使用训练数据训练模型 2 个 epochs

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {accuracy}') # 打印测试集上的准确率

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(i).numpy() for i in predictions] # 获取预测的标签

# 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。

5. 注意事项和技巧

• 坚持实践: 深度学习是一门实践性很强的学科，只有通过不断的实践才能真正掌握。
• 善用调试工具: 如 @@humble_ulzzang 提到，从调试代码中学习可以比直接学习更有效果。
• 关注最新进展: 深度学习领域发展迅速，要不断关注最新的研究进展。
• 参与社区: 加入深度学习社区，与其他学习者交流经验和知识。例如 TensorFlow Forum, PyTorch Discuss 等。
• 关注道德伦理: 在进行深度学习研究和应用时，要关注相关的伦理问题，例如数据隐私，算法公平性等。

总结

Djupinlärning är ett område fullt av möjligheter och utmaningar. Genom att utnyttja gratis resurser, bygga en lämplig utvecklingsmiljö och hålla fast vid praktisk övning kan du också bemästra kärnkoncepten och färdigheterna inom djupinlärning och tillämpa dem på verkliga problem. Jag hoppas att den här artikeln kan hjälpa dig att komma igång med djupinlärning och gå längre och längre på vägen mot artificiell intelligens!