# Як почати вивчати глибоке навчання з безкоштовними ресурсами? Практичний посібник Глибоке навчання, як основна частина штучного інтелекту, змінює наше життя та роботу з безпрецедентною швидкістю. Від автономного водіння до медичної діагностики та обробки природної мови, застосування глибокого навчання є всюди. Однак, для початківців, теоретичні знання та практичні навички глибокого навчання можуть здатися дещо складними. На щастя, в Інтернеті є багато безкоштовних ресурсів, які можуть допомогти нам легко почати. Ця стаття, заснована на обговореннях у X/Twitter, містить практичний посібник для початківців з глибокого навчання, який допоможе вам з нуля поступово опанувати основні концепції та навички глибокого навчання. ## 1. Розуміння основ глибокого навчання Перш ніж заглиблюватися в практику, важливо зрозуміти основні концепції глибокого навчання. Як зазначає @@techhybrindia, AI - це не лише дані та алгоритми, а й потужні обчислювальні можливості. Моделі глибокого навчання потребують великої кількості ресурсів GPU або TPU, а також величезної кількості пам'яті та високошвидкісних обчислювальних можливостей для навчання. Тому розуміння цих апаратних основ має вирішальне значення для розуміння масштабу та складності глибокого навчання. ### Ключові концепції: * **Нейронні мережі (Neural Networks):** Основа глибокого навчання, що імітує спосіб з'єднання нейронів у людському мозку. * **Глибина (Depth):** Відноситься до кількості шарів нейронної мережі. Чим більше шарів, тим складніші функції може вивчити модель. * **Зворотне поширення (Backpropagation):** Основний алгоритм навчання нейронних мереж, який використовується для оновлення ваг у мережі. * **Функції активації (Activation Functions):** Вводять нелінійність, дозволяючи нейронним мережам вивчати складні шаблони. Наприклад, ReLU, Sigmoid, Tanh тощо. * **Функції втрат (Loss Functions):** Вимірюють різницю між прогнозованими результатами моделі та фактичними результатами, використовуються для оптимізації параметрів моделі. Наприклад, середньоквадратична помилка (MSE), перехресна ентропія (Cross-Entropy Loss) тощо. * **Оптимізатори (Optimizers):** Використовуються для оновлення параметрів моделі, зменшуючи значення функції втрат. Наприклад, градієнтний спуск (Gradient Descent), Adam, SGD тощо. ### Безкоштовні навчальні ресурси: * **Книги:** * @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 поділилися безкоштовними книгами з AI & ML, наданими MIT, серед яких «Understanding Deep Learning» є дуже хорошим вступом. * [Understanding Deep Learning](https://udlbook.github.io/udlbook/): Ця книга глибоко та просто представляє всі аспекти глибокого навчання, від основних концепцій до передових технологій. * [Foundations of Machine Learning](https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/): Ця книга охоплює базову теорію машинного навчання, що дуже корисно для розуміння принципів глибокого навчання. * @@KirkDBorne рекомендував «Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI» та «Deep Learning Foundations and Concepts», ці дві книги можуть допомогти вам зрозуміти глибоке навчання з математичної точки зору. * **Онлайн-курси:** * @@shamimai1 рекомендував безкоштовні курси, надані Google, наприклад, «Understanding machine learning» та «Introduction to Large Language Models», ці курси можуть допомогти вам швидко зрозуміти основні концепції глибокого навчання та LLM. * @@mehmetsongur_ поділився відео курсу Deep Learning від MIT, які можна переглянути на Youtube. [MIT Deep Learning Course](https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/)## 2. Налаштування середовища глибокого навчання Для практичного застосування глибокого навчання спочатку необхідно налаштувати відповідне середовище розробки. Найбільш поширені фреймворки глибокого навчання включають TensorFlow і PyTorch. ### Кроки: 1. **Встановлення Python:** Глибоке навчання в основному розробляється за допомогою мови Python. Рекомендується встановити Python 3.6 або новішої версії. 2. **Встановлення TensorFlow або PyTorch:** * **TensorFlow:** ```bash pip install tensorflow # Якщо ваша машина має NVIDIA GPU, і вже встановлено CUDA та cuDNN, можна встановити GPU версію TensorFlow # pip install tensorflow-gpu ``` * **PyTorch:** ```bash # Залежно від вашої операційної системи та версії CUDA виберіть відповідну команду встановлення, наприклад: pip install torch torchvision torchaudio # Рекомендується відвідати офіційний веб-сайт PyTorch (https://pytorch.org/), щоб отримати найновіші команди встановлення ``` 3. **Встановлення інших необхідних бібліотек:** Наприклад, NumPy, Pandas, Matplotlib тощо. ```bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` 4. **Використання Jupyter Notebook або Google Colab:** Jupyter Notebook надає інтерактивне середовище програмування, яке ідеально підходить для експериментів і навчання глибокому навчанню. Google Colab надає безкоштовні GPU ресурси, що дозволяє вам проводити навчання глибокому навчанню в хмарі. ## 3. Практична робота: Створення вашої першої моделі глибокого навчання Теоретичне навчання важливе, але ще важливіше - практична робота. Нижче наведено простий приклад використання Keras (високорівневого API TensorFlow) для створення моделі глибокого навчання для класифікації зображень: ### Кроки:1. **\u0406\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u0456\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a:**\n ```python\n import tensorflow as tf\n from tensorflow import keras\n from tensorflow.keras import layers\n import matplotlib.pyplot as plt\n ```\n2. **\u0417\u0430\u0432\u0430\u043d\u0442\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445:** \u0412\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454\u043c\u043e \u0432\u0431\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u0456\u0440 MNIST \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445 \u0432 Keras (\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0445 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443 \u0446\u0438\u0444\u0440).\n ```python\n (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()\n ```\n3. **\u041f\u043e\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f \u043e\u0431\u0440\u043e\u0431\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445:** \u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0456\u0437\u0443\u0454\u043c\u043e \u0434\u0430\u043d\u0456 \u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u0434\u043e \u0434\u0456\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0443 0-1.\n ```python\n x_train = x_train.astype(

Глибоке навчання: Повний посібник для початківців

Цей посібник надає вичерпний вступ до глибокого навчання, охоплюючи основи, практичні приклади та ресурси для подальшого навчання. Він призначений для початківців, які хочуть почати свій шлях у глибокому навчанні. ## 1. Що таке глибоке навчання? Глибоке навчання — це підмножина машинного навчання, яка використовує штучні нейронні мережі з багатьма шарами (звідси й назва «глибоке») для аналізу даних і прийняття рішень. Ці мережі натхненні структурою та функцією людського мозку. ### Ключові концепції: * **Нейронні мережі:** Складаються з взаємопов'язаних вузлів (нейронів), організованих у шари. * **Шари:** Вхідний шар, приховані шари та вихідний шар. Глибоке навчання характеризується наявністю багатьох прихованих шарів. * **Активаційні функції:** Вводять нелінійність, дозволяючи мережі вивчати складні закономірності. * **Зворотне поширення (Backpropagation):** Алгоритм, який використовується для навчання мережі шляхом коригування ваг на основі помилки. * **Оптимізатори:** Алгоритми, які використовуються для мінімізації функції втрат, наприклад, Adam, SGD. ## 2. Налаштування середовища Щоб почати глибоке навчання, вам потрібно налаштувати середовище розробки. Ось популярні варіанти: * **Python:** Основна мова для глибокого навчання. * **TensorFlow:** Потужна бібліотека глибокого навчання від Google. * **Keras:** Високорівневий API, який працює поверх TensorFlow, полегшуючи створення та навчання моделей. * **PyTorch:** Ще одна популярна бібліотека глибокого навчання, відома своєю гнучкістю та простотою використання. * **Jupyter Notebook:** Інтерактивне середовище для написання та виконання коду. ### Інструкції з налаштування: 1. **Встановіть Python:** Переконайтеся, що у вас встановлено Python 3.6 або новішої версії. 2. **Встановіть TensorFlow або PyTorch:** ```bash # Для TensorFlow pip install tensorflow # Для PyTorch pip install torch torchvision torchaudio ``` 3. **Встановіть Keras:** (Якщо використовуєте TensorFlow як бекенд) ```bash pip install keras ``` 4. **Встановіть Jupyter Notebook:** ```bash pip install notebook ``` ## 3. Ваш перший проект глибокого навчання Давайте створимо просту нейронну мережу для класифікації рукописних цифр за допомогою набору даних MNIST. ### Крок 1: Імпортуйте необхідні бібліотеки ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers ``` ### Крок 2: Завантажте та підготуйте набір даних MNIST ```python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() # Масштабуйте зображення до діапазону [0, 1] x_train = x_train.astype("float32") / 255 x_test = x_test.astype("float32") / 255 ``` ### Крок 3: Створіть модель ```python model = keras.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Перетворює 28x28 зображення в вектор довжиною 784 layers.Dense(128, activation="relu"), # Повністю зв'язаний шар з 128 нейронами та функцією активації ReLU layers.Dense(10, activation="softmax") # Вихідний шар з 10 нейронами (по одному для кожної цифри) та функцією активації Softmax ]) model.summary() ``` ### Крок 4: Скомпілюйте модель ```python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) ``` ### Крок 5: Навчіть модель ```python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) ``` ### Крок 6: Оцініть модель ```python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) ``` ### Крок 7: Зробіть передбачення ```python predictions = model.predict(x_test) predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1) ``` ### Крок 8: Візуалізуйте передбачення ```python 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. Поглиблене навчання: Дослідження розширених тем Після того, як ви освоїли основи глибокого навчання, ви можете почати досліджувати деякі розширені теми, такі як: * **Згорткові нейронні мережі (CNN):** Використовуються для обробки зображень та комп'ютерного зору. * **Рекурентні нейронні мережі (RNN):** Використовуються для обробки послідовних даних, таких як текст і часові ряди. * **Мережі довгої короткочасної пам'яті (LSTM) та GRU:** Покращені структури RNN, які краще обробляють довготривалі залежності. * **Генеративні змагальні мережі (GAN):** Використовуються для створення нових даних, таких як зображення, аудіо та текст. * **Transformer моделі:** Використовуються для обробки природної мови, наприклад, BERT, GPT тощо. ### Безкоштовні навчальні ресурси: * **Читання статей:** Читайте останні статті про глибоке навчання, щоб дізнатися про останні досягнення в дослідженнях. Ви можете використовувати пошукові системи, такі як Google Scholar, для пошуку статей. * **Блоги та підручники:** Існує багато якісних блогів і підручників з глибокого навчання, таких як офіційний веб-сайт TensorFlow, офіційний веб-сайт PyTorch, Інженер з алгоритмів машинного навчання тощо. * **Проекти з відкритим кодом:** Читайте та беріть участь у проектах з глибокого навчання з відкритим кодом, таких як TensorFlow Models, PyTorch Examples тощо. * **Transfer Learning:** Як зазначив @@DSWithDennis, трансферне навчання може прискорити навчання моделей глибокого навчання. Ви можете використовувати попередньо навчені моделі, такі як ResNet, VGG тощо, і налаштовувати їх для адаптації до ваших конкретних завдань. ## 5. Застереження та поради * **Практикуйтеся наполегливо:** Глибоке навчання — це дисципліна, яка потребує багато практики. Тільки через постійну практику ви зможете її по-справжньому освоїти. * **Використовуйте інструменти налагодження:** Як згадував @@humble_ulzzang, навчання через налагодження коду може бути ефективнішим, ніж безпосереднє навчання. * **Слідкуйте за останніми досягненнями:** Сфера глибокого навчання швидко розвивається, тому необхідно постійно стежити за останніми дослідженнями. * **Беріть участь у спільноті:** Приєднуйтесь до спільноти глибокого навчання, щоб обмінюватися досвідом і знаннями з іншими учнями. Наприклад, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss тощо. * **Звертайте увагу на етичні питання:** Під час проведення досліджень і застосування глибокого навчання звертайте увагу на відповідні етичні питання, такі як конфіденційність даних, справедливість алгоритмів тощо. ## ВисновокГлибоке навчання – це сфера, повна можливостей і викликів. Використовуючи безкоштовні ресурси, створюючи відповідне середовище розробки та наполегливо практикуючись, ви також можете опанувати основні концепції та навички глибокого навчання та застосувати їх до реальних проблем. Сподіваюся, ця стаття допоможе вам успішно розпочати роботу з глибоким навчанням і просуватися все далі й далі на шляху до штучного інтелекту!