இலவச ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலை எவ்வாறு தொடங்குவது? ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி

ஆழமான கற்றல், செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையின் முக்கிய அங்கமாக, முன்னெப்போதும் இல்லாத வேகத்தில் நமது வாழ்க்கை மற்றும் வேலையை மாற்றுகிறது. தானியங்கி ஓட்டுநர் முதல் மருத்துவ நோயறிதல் வரை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் வரை, ஆழமான கற்றலின் பயன்பாடுகள் எங்கும் உள்ளன. இருப்பினும், ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கு, ஆழமான கற்றலின் தத்துவார்த்த அறிவு மற்றும் நடைமுறை செயல்பாடு இரண்டும் சற்று கடினமாகத் தோன்றலாம். அதிர்ஷ்டவசமாக, இணையத்தில் ஏராளமான இலவச ஆதாரங்கள் உள்ளன, அவை நாம் எளிதாகத் தொடங்க உதவும். இந்த கட்டுரை X/Twitter இல் உள்ள விவாதத்தின் அடிப்படையில், ஆழமான கற்றலைத் தொடங்குவதற்கான ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டியைத் தொகுக்கிறது, இது ஆழமான கற்றலின் முக்கிய கருத்துகள் மற்றும் திறன்களை படிப்படியாகக் கற்றுக்கொள்ள உங்களுக்கு உதவும்.

1. ஆழமான கற்றலின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

ஆழமான பயிற்சியில் ஈடுபடுவதற்கு முன், ஆழமான கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. @@techhybrindia சுட்டிக்காட்டியுள்ளபடி, AI என்பது தரவு மற்றும் வழிமுறைகள் மட்டுமல்ல, அதற்கு சக்திவாய்ந்த கணினி திறனும் தேவை. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கு அதிக அளவு GPU அல்லது TPU ஆதாரங்கள், அத்துடன் அதிக நினைவகம் மற்றும் அதிவேக கணினி திறன் ஆகியவை பயிற்சிக்குத் தேவை. எனவே, ஆழமான கற்றலின் அளவு மற்றும் சிக்கலைப் புரிந்துகொள்வதற்கு இந்த வன்பொருள் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.

முக்கிய கருத்துகள்:

• நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (Neural Networks): ஆழமான கற்றலின் அடிப்படை, மனித மூளையின் நரம்புகளின் இணைப்பு முறையைப் பின்பற்றுகிறது.
• ஆழம் (Depth): நரம்பியல் வலைப்பின்னலின் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை அதிகமாக இருந்தால், மாதிரி கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அம்சங்கள் மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கும்.
• பின்புறப் பரவல் (Backpropagation): நரம்பியல் வலைப்பின்னலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான முக்கிய வழிமுறை, நெட்வொர்க்கில் உள்ள எடைகளைப் புதுப்பிக்கப் பயன்படுகிறது.
• செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் (Activation Functions): நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இதனால் நரம்பியல் வலைப்பின்னல் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். எடுத்துக்காட்டாக ReLU, Sigmoid, Tanh போன்றவை.
• இழப்பு செயல்பாடுகள் (Loss Functions): மாதிரி கணித்த முடிவுகளுக்கும் உண்மையான முடிவுகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது, மேலும் மாதிரி அளவுருக்களை மேம்படுத்தப் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக சராசரி வர்க்கப் பிழை (MSE), குறுக்கு என்ட்ரோபி இழப்பு (Cross-Entropy Loss) போன்றவை.
• மேம்படுத்திகள் (Optimizers): மாதிரி அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்கவும், இழப்பு செயல்பாட்டின் மதிப்பைக் குறைக்கவும் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக சாய்வு இறக்கம் (Gradient Descent), Adam, SGD போன்றவை.

இலவச கற்றல் ஆதாரங்கள்:

• புத்தகங்கள்:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 ஆகியோர் MIT வழங்கிய இலவச AI & ML புத்தகங்களைப் பகிர்ந்துள்ளனர். அவற்றில் «Understanding Deep Learning» ஒரு சிறந்த அறிமுகப் புத்தகம்.
    • Understanding Deep Learning: இந்த புத்தகம் ஆழமான கற்றலின் அனைத்து அம்சங்களையும் ஆழமாகவும் எளிமையாகவும் அறிமுகப்படுத்துகிறது, அடிப்படை கருத்துகள் முதல் மேம்பட்ட தொழில்நுட்பங்கள் வரை அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது.
    • Foundations of Machine Learning: இந்த புத்தகம் இயந்திர கற்றலின் அடிப்படை கோட்பாடுகளை உள்ளடக்கியது, ஆழமான கற்றலின் கொள்கைகளைப் புரிந்துகொள்ள மிகவும் உதவியாக இருக்கும்.
  • @@KirkDBorne «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» மற்றும் «Deep Learning Foundations and Concepts» ஆகிய புத்தகங்களைப் பரிந்துரைத்துள்ளார். இந்த இரண்டு புத்தகங்களும் ஆழமான கற்றலை கணிதக் கண்ணோட்டத்தில் புரிந்துகொள்ள உதவும்.

• ஆன்லைன் படிப்புகள்:

  • @@shamimai1 கூகிள் வழங்கும் இலவச படிப்புகளைப் பரிந்துரைத்துள்ளார், எடுத்துக்காட்டாக “Understanding machine learning” மற்றும் “Introduction to Large Language Models”. இந்த படிப்புகள் ஆழமான கற்றல் மற்றும் LLM இன் அடிப்படைக் கருத்துகளை விரைவாகப் புரிந்துகொள்ள உதவும்.
  • @@mehmetsongur_ MIT இன் Deep Learning பாட வீடியோவைப் பகிர்ந்துள்ளார், அதை Youtube இல் பார்க்கலாம். MIT Deep Learning Course## 2. ஆழமான கற்றல் சூழலை உருவாக்குதல்

ஆழமான கற்றலை நடைமுறைப்படுத்த, முதலில் பொருத்தமான மேம்பாட்டு சூழலை உருவாக்க வேண்டும். பொதுவாக பயன்படுத்தப்படும் ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகளில் TensorFlow மற்றும் PyTorch ஆகியவை அடங்கும்.

படிகள்:

1. Python ஐ நிறுவவும்: ஆழமான கற்றல் முக்கியமாக Python மொழியைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படுகிறது. Python 3.6 அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட பதிப்பை நிறுவ பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
2. TensorFlow அல்லது PyTorch ஐ நிறுவவும்:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # உங்களிடம் NVIDIA GPU இருந்தால், CUDA மற்றும் cuDNN ஏற்கனவே நிறுவப்பட்டிருந்தால், GPU பதிப்பான TensorFlow ஐ நிறுவலாம்
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # உங்கள் இயங்குதளம் மற்றும் CUDA பதிப்பின் அடிப்படையில் பொருத்தமான நிறுவல் கட்டளையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # சமீபத்திய நிறுவல் கட்டளைகளைப் பெற PyTorch அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளத்தை (https://pytorch.org/) பார்வையிட பரிந்துரைக்கப்படுகிறது
     

3. பிற தேவையான நூலகங்களை நிறுவவும்: NumPy, Pandas, Matplotlib போன்றவை.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Jupyter Notebook அல்லது Google Colab ஐப் பயன்படுத்தவும்: Jupyter Notebook ஒரு ஊடாடும் நிரலாக்க சூழலை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் சோதனைகள் மற்றும் கற்றலுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது. Google Colab இலவச GPU ஆதாரங்களை வழங்குகிறது, இது மேகக்கணியில் ஆழமான கற்றல் பயிற்சியை மேற்கொள்ள உங்களை அனுமதிக்கிறது.

3. கைகளை முயற்சி செய்யுங்கள்: உங்கள் முதல் ஆழமான கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குங்கள்

கோட்பாட்டு கற்றல் முக்கியமானது, ஆனால் கைகளை முயற்சி செய்வது இன்னும் முக்கியமானது. Keras (TensorFlow இன் உயர்-நிலை API) ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டு இங்கே உள்ளது, இது பட வகைப்படுத்தலுக்கான ஆழமான கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குகிறது:

படிகள்:1. தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்க:

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

2. தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றவும்: Keras இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட MNIST தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தவும் (கைப்பட எழுதிய எண் படங்கள்). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்கு: படத் தரவை 0-1 க்கு இடையில் இயல்பாக்குங்கள். python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. மாதிரியை உருவாக்கு: Keras Sequential API ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய CNN மாதிரியை உருவாக்கவும். 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() # மாதிரி கட்டமைப்பை அச்சிடு 5. மாதிரியைத் தொகுக்கவும்: ஆப்டிமைசர், இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் மதிப்பீட்டு அளவீடுகளை உள்ளமைக்கவும். python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும்: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. மாதிரியை மதிப்பிடு: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. முடிவுகளைக் காட்டு python # சில சோதனைத் தொகுப்பு கணிப்புகளின் காட்சிப்படுத்தல் 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. ஆழமான கற்றல்: மேம்பட்ட தலைப்புகளை ஆராய்தல்

நீங்கள் ஆழமான கற்றலின் அடிப்படைகளை மாஸ்டர் செய்தவுடன், சில மேம்பட்ட தலைப்புகளை ஆராயத் தொடங்கலாம், எடுத்துக்காட்டாக:

• சுருள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs): பட செயலாக்கம் மற்றும் கணினி பார்வைக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• சுழல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs): உரை மற்றும் நேரத் தொடர் போன்ற தொடர் தரவை செயலாக்க பயன்படுகிறது.
• நீண்ட குறுகிய கால நினைவக நெட்வொர்க்குகள் (LSTMs) மற்றும் GRUs: மேம்படுத்தப்பட்ட RNN கட்டமைப்பு, நீண்ட கால சார்புகளை சிறப்பாக கையாள முடியும்.
• ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GANs): படங்கள், ஆடியோ மற்றும் உரை போன்ற புதிய தரவை உருவாக்க பயன்படுகிறது.
• Transformer மாதிரிகள்: இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக BERT, GPT போன்றவை.

இலவச கற்றல் ஆதாரங்கள்:

• கட்டுரைகளை படித்தல்: சமீபத்திய ஆழமான கற்றல் கட்டுரைகளைப் படித்து, சமீபத்திய ஆராய்ச்சி முன்னேற்றங்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்ளுங்கள். கூகிள் ஸ்காலர் போன்ற தேடுபொறிகளைப் பயன்படுத்தி கட்டுரைகளைக் கண்டறியலாம்.
• வலைப்பதிவுகள் மற்றும் பயிற்சிகள்: டென்சர்ஃப்ளோ அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளம், பைடார்ச் அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளம், இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொறியாளர் போன்றவை நிறைய உயர்தர ஆழமான கற்றல் வலைப்பதிவுகள் மற்றும் பயிற்சிகள் உள்ளன.
• திறந்த மூல திட்டங்கள்: டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்ஸ், பைடார்ச் எக்ஸாம்பிள்ஸ் போன்ற திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் திட்டங்களைப் படித்து பங்கேற்கவும்.
• ட்ரான்ஸ்ஃபர் லேர்னிங்: @@DSWithDennis சுட்டிக்காட்டியபடி, இடமாற்ற கற்றல் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை துரிதப்படுத்தலாம், நீங்கள் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம், எடுத்துக்காட்டாக ResNet, VGG போன்றவை, மேலும் உங்கள் குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றவாறு நன்றாக மாற்றியமைக்கலாம்.

5. கவனிக்க வேண்டியவை மற்றும் தந்திரங்கள்

• தொடர்ந்து பயிற்சி செய்யுங்கள்: ஆழமான கற்றல் என்பது மிகவும் நடைமுறை சார்ந்த ஒரு துறை, தொடர்ச்சியான பயிற்சி மூலம் மட்டுமே நீங்கள் உண்மையில் தேர்ச்சி பெற முடியும்.
• பிழைத்திருத்த கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்: @@humble_ulzzang குறிப்பிட்டது போல, குறியீட்டை பிழைத்திருத்துவதன் மூலம் கற்றுக்கொள்வது நேரடியாகக் கற்றுக்கொள்வதை விட அதிக பலனளிக்கும்.
• சமீபத்திய முன்னேற்றங்களில் கவனம் செலுத்துங்கள்: ஆழமான கற்றல் துறை வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, சமீபத்திய ஆராய்ச்சி முன்னேற்றங்களில் தொடர்ந்து கவனம் செலுத்துங்கள்.
• சமூகத்தில் பங்கேற்கவும்: ஆழமான கற்றல் சமூகத்தில் சேர்ந்து, மற்ற கற்பவர்களுடன் அனுபவங்களையும் அறிவையும் பரிமாறிக்கொள்ளுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக டென்சர்ஃப்ளோ மன்றம், பைடார்ச் டிஸ்கஸ் போன்றவை.
• நெறிமுறைகளில் கவனம் செலுத்துங்கள்: ஆழமான கற்றல் ஆராய்ச்சி மற்றும் பயன்பாடுகளைச் செய்யும்போது, தரவு தனியுரிமை, அல்காரிதம் நியாயம் போன்ற தொடர்புடைய நெறிமுறை சிக்கல்களில் கவனம் செலுத்துங்கள்.

சுருக்கம்ஆழ் கற்றல் ஒரு வாய்ப்புகளும் சவால்களும் நிறைந்த களம். இலவச வளங்களைப் பயன்படுத்தி, பொருத்தமான மேம்பாட்டுச் சூழலை அமைத்து, தொடர்ந்து பயிற்சி செய்வதன் மூலம், நீங்கள் ஆழ் கற்றலின் முக்கிய கருத்துகளையும் திறன்களையும் கற்றுக்கொண்டு அவற்றை உண்மையான உலகப் பிரச்சினைகளுக்குப் பயன்படுத்தலாம். இந்த கட்டுரை ஆழ் கற்றலில் வெற்றிகரமாக நுழையவும், செயற்கை நுண்ணறிவு பாதையில் மேலும் செல்லவும் உதவும் என்று நம்புகிறேன்!