Paano Mag-umpisa sa Deep Learning Gamit ang Libreng Resources? Isang Praktikal na Gabay

Ang deep learning, bilang pangunahing bahagi ng artificial intelligence, ay binabago ang ating buhay at trabaho sa bilis na hindi pa natin nakikita. Mula sa self-driving cars hanggang sa medical diagnosis, hanggang sa natural language processing, ang aplikasyon ng deep learning ay nasa lahat ng dako. Gayunpaman, para sa mga nagsisimula, ang teoretikal na kaalaman at praktikal na operasyon ng deep learning ay maaaring mukhang nakakatakot. Sa kabutihang palad, mayroong maraming libreng resources sa internet na makakatulong sa atin na madaling makapagsimula. Ang artikulong ito ay ibabatay sa mga diskusyon sa X/Twitter, at maglalaman ng isang praktikal na gabay sa pag-umpisa sa deep learning, na tutulong sa iyo na matutunan ang mga pangunahing konsepto at kasanayan ng deep learning mula sa simula.

1. Unawain ang mga Batayan ng Deep Learning

Bago sumabak sa praktikal na pag-aaral, mahalagang maunawaan ang mga pangunahing konsepto ng deep learning. Gaya ng sinabi ni @@techhybrindia, ang AI ay hindi lamang tungkol sa data at algorithms, kailangan din nito ng malakas na computing power. Ang mga deep learning models ay nangangailangan ng maraming GPU o TPU resources, pati na rin ang napakaraming memory at high-speed computing power upang masanay. Samakatuwid, ang pag-unawa sa mga hardware na ito ay mahalaga upang maunawaan ang laki at pagiging kumplikado ng deep learning.

Mga Pangunahing Konsepto:

• Neural Networks: Ang batayan ng deep learning, ginagaya ang paraan ng pagkonekta ng mga neuron sa utak ng tao.
• Depth: Tumutukoy sa bilang ng mga layers sa neural network. Kung mas maraming layers, mas kumplikado ang mga features na maaaring matutunan ng model.
• Backpropagation: Ang pangunahing algorithm sa pagsasanay ng neural network, ginagamit upang i-update ang mga weights sa network.
• Activation Functions: Nagpapakilala ng non-linearity, na nagbibigay-daan sa neural network na matuto ng mga kumplikadong pattern. Halimbawa, ReLU, Sigmoid, Tanh, atbp.
• Loss Functions: Sinusukat ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hula ng model at ng mga aktwal na resulta, ginagamit upang i-optimize ang mga parameter ng model. Halimbawa, Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy Loss, atbp.
• Optimizers: Ginagamit upang i-update ang mga parameter ng model, binabawasan ang halaga ng loss function. Halimbawa, Gradient Descent, Adam, SGD, atbp.

Mga Libreng Resources sa Pag-aaral:

• Mga Aklat:
  • Ibinahagi nina @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 ang mga libreng AI & ML na aklat na ibinigay ng MIT, kung saan ang ## 2. Pagbuo ng Kapaligiran para sa Deep Learning

Upang maisagawa ang deep learning, kailangan munang bumuo ng isang angkop na kapaligiran sa pag-develop. Ang mga karaniwang ginagamit na framework para sa deep learning ay kinabibilangan ng TensorFlow at PyTorch.

Mga Hakbang:

1. Pag-install ng Python: Ang deep learning ay pangunahing ginagamit ang Python para sa pag-develop. Inirerekomenda na mag-install ng Python 3.6 o mas mataas na bersyon.
2. Pag-install ng TensorFlow o PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Kung ang iyong makina ay may NVIDIA GPU, at naka-install na ang CUDA at cuDNN, maaari mong i-install ang bersyon ng TensorFlow na para sa GPU
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Ayon sa iyong operating system at bersyon ng CUDA, pumili ng angkop na command para sa pag-install, halimbawa:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Inirerekomenda na bisitahin ang opisyal na website ng PyTorch (https://pytorch.org/) upang makuha ang pinakabagong command para sa pag-install
     

3. Pag-install ng iba pang kinakailangang library: Halimbawa, NumPy, Pandas, Matplotlib, atbp.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Paggamit ng Jupyter Notebook o Google Colab: Ang Jupyter Notebook ay nagbibigay ng isang interactive na kapaligiran sa pagprograma, na napakaangkop para sa mga eksperimento at pag-aaral sa deep learning. Ang Google Colab ay nagbibigay ng libreng mapagkukunan ng GPU, na nagbibigay-daan sa iyong magsagawa ng pagsasanay sa deep learning sa cloud.

3. Praktikal na Pagsasanay: Buuin ang Iyong Unang Deep Learning Model

Mahalaga ang teoretikal na pag-aaral, ngunit mas mahalaga ang praktikal na pagsasanay. Narito ang isang simpleng halimbawa, gamit ang Keras (ang advanced API ng TensorFlow) upang bumuo ng isang deep learning model para sa pag-uuri ng imahe:

Mga Hakbang:

1. I-import ang mga kinakailangang library:

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

2. I-load ang dataset: Gamitin ang built-in na MNIST dataset ng Keras (mga imahe ng sulat-kamay na numero).

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

3. I-preprocess ang data: I-normalize ang data ng imahe sa pagitan ng 0-1.

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

4. Buuin ang modelo: Gumamit ng Keras Sequential API upang bumuo ng isang simpleng CNN model.

   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() # I-print ang istraktura ng modelo
   

5. I-compile ang modelo: I-configure ang optimizer, loss function at mga metric ng pagtatasa.

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

6. Sanayin ang modelo:

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

7. Suriin ang modelo:

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

8. Ipakita ang resulta

   # I-visualize ang ilang resulta ng paghula ng test set
   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. Mas Malalim na Pag-aaral: Paggalugad sa mga Advanced na Paksa

Kapag nakabisado mo na ang mga pangunahing kaalaman sa malalim na pag-aaral, maaari kang magsimulang maggalugad ng ilang mga advanced na paksa, tulad ng:

• Convolutional Neural Networks (CNNs): Ginagamit para sa pagpoproseso ng imahe at computer vision.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Ginagamit para sa pagpoproseso ng data ng pagkakasunud-sunod, tulad ng teksto at time series.
• Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) at GRUs: Pinahusay na mga istruktura ng RNN na mas mahusay na makayanan ang mga pangmatagalang dependency.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Ginagamit para sa pagbuo ng bagong data, tulad ng mga imahe, audio, at teksto.
• Transformer Models: Ginagamit para sa natural language processing, tulad ng BERT, GPT, atbp.

Libreng mga Mapagkukunan sa Pag-aaral:

• Pagbabasa ng mga Papel: Basahin ang mga pinakabagong papel sa malalim na pag-aaral upang malaman ang tungkol sa mga pinakabagong pag-unlad sa pananaliksik. Maaari kang gumamit ng mga search engine tulad ng Google Scholar upang maghanap ng mga papel.
• Mga Blog at Tutorial: Mayroong maraming de-kalidad na mga blog at tutorial sa malalim na pag-aaral, tulad ng TensorFlow official website, PyTorch official website, 机器学习算法工程师 (Mga Inhinyero ng Algorithm ng Machine Learning), atbp.
• Mga Open Source na Proyekto: Basahin at lumahok sa mga open source na proyekto sa malalim na pag-aaral, tulad ng TensorFlow Models, PyTorch Examples, atbp.
• Transfer Learning: Gaya ng itinuro ni @@DSWithDennis, ang transfer learning ay maaaring mapabilis ang pagsasanay ng mga modelo ng malalim na pag-aaral. Maaari kang gumamit ng mga pre-trained na modelo, tulad ng ResNet, VGG, atbp., at i-fine-tune ang mga ito upang umangkop sa iyong partikular na gawain.

5. Mga Pag-iingat at Tip

• Magpatuloy sa Pagsasanay: Ang malalim na pag-aaral ay isang disiplina na nakabatay sa pagsasanay. Tanging sa pamamagitan ng patuloy na pagsasanay mo ito tunay na makakabisado.
• Gumamit ng Mabuti ng mga Tool sa Pag-debug: Gaya ng binanggit ni @@humble_ulzzang, ang pag-aaral mula sa pag-debug ng code ay maaaring maging mas epektibo kaysa sa direktang pag-aaral.
• Manatiling Nakatutok sa mga Pinakabagong Pag-unlad: Ang larangan ng malalim na pag-aaral ay mabilis na umuunlad, kaya dapat kang patuloy na manatiling nakatutok sa mga pinakabagong pag-unlad sa pananaliksik.
• Lumahok sa Komunidad: Sumali sa isang komunidad ng malalim na pag-aaral upang makipagpalitan ng mga karanasan at kaalaman sa ibang mga nag-aaral. Halimbawa, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, atbp.
• Magbigay Pansin sa Etika: Kapag nagsasagawa ng pananaliksik at aplikasyon sa malalim na pag-aaral, dapat kang magbigay pansin sa mga kaugnay na isyu sa etika, tulad ng privacy ng data, pagiging patas ng algorithm, atbp.

Buod

Ang malalim na pag-aaral ay isang larangan na puno ng mga oportunidad at hamon. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga libreng mapagkukunan, pagbuo ng angkop na kapaligiran sa pag-develop, at pagtitiyaga sa pagsasanay, maaari mo ring makabisado ang mga pangunahing konsepto at kasanayan ng malalim na pag-aaral, at ilapat ito sa mga tunay na problema. Sana'y makatulong ang artikulong ito na makapagsimula ka nang maayos sa malalim na pag-aaral, at mas malayo pa ang marating mo sa daan ng artificial intelligence!