Làm thế nào để bắt đầu học Deep Learning với các tài nguyên miễn phí? Hướng dẫn thực tế

Deep Learning, với tư cách là một thành phần cốt lõi của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang thay đổi cuộc sống và công việc của chúng ta với tốc độ chưa từng có. Từ xe tự lái đến chẩn đoán y tế và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các ứng dụng của Deep Learning có mặt ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, đối với người mới bắt đầu, kiến thức lý thuyết và thao tác thực tế của Deep Learning có thể có vẻ hơi khó khăn. May mắn thay, có rất nhiều tài nguyên miễn phí trên internet có thể giúp chúng ta dễ dàng bắt đầu. Bài viết này sẽ dựa trên các cuộc thảo luận trên X/Twitter để biên soạn một hướng dẫn thực tế về cách bắt đầu học Deep Learning, giúp bạn nắm vững các khái niệm và kỹ năng cốt lõi của Deep Learning từ con số không.

1. Tìm hiểu những điều cơ bản về Deep Learning

Trước khi đi sâu vào thực hành, điều quan trọng là phải hiểu các khái niệm cơ bản của Deep Learning. Như @@techhybrindia đã chỉ ra, AI không chỉ là dữ liệu và thuật toán mà còn cần khả năng tính toán mạnh mẽ. Các mô hình Deep Learning cần một lượng lớn tài nguyên GPU hoặc TPU, cũng như bộ nhớ khổng lồ và khả năng tính toán tốc độ cao để đào tạo. Do đó, việc hiểu các nền tảng phần cứng này là rất quan trọng để hiểu quy mô và độ phức tạp của Deep Learning.

Các khái niệm chính:

• Mạng nơ-ron (Neural Networks): Nền tảng của Deep Learning, mô phỏng cách các nơ-ron trong não người kết nối.
• Độ sâu (Depth): Đề cập đến số lượng lớp của mạng nơ-ron. Càng nhiều lớp, mô hình càng có thể học được các đặc trưng phức tạp hơn.
• Lan truyền ngược (Backpropagation): Thuật toán cốt lõi để huấn luyện mạng nơ-ron, được sử dụng để cập nhật trọng số trong mạng.
• Hàm kích hoạt (Activation Functions): Giới thiệu tính phi tuyến tính, cho phép mạng nơ-ron học các mẫu phức tạp. Ví dụ: ReLU, Sigmoid, Tanh, v.v.
• Hàm mất mát (Loss Functions): Đo lường sự khác biệt giữa kết quả dự đoán của mô hình và kết quả thực tế, được sử dụng để tối ưu hóa các tham số của mô hình. Ví dụ: Sai số bình phương trung bình (MSE), Mất mát Cross-Entropy, v.v.
• Bộ tối ưu hóa (Optimizers): Được sử dụng để cập nhật các tham số của mô hình, giảm giá trị của hàm mất mát. Ví dụ: Gradient Descent, Adam, SGD, v.v.

Tài nguyên học tập miễn phí:

• Sách:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 đã chia sẻ sách AI & ML miễn phí do MIT cung cấp, trong đó "Understanding Deep Learning" là một tài liệu giới thiệu rất tốt.
    • Understanding Deep Learning: Cuốn sách này giới thiệu sâu sắc và đơn giản về tất cả các khía cạnh của Deep Learning, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.
    • Foundations of Machine Learning: Cuốn sách này bao gồm các lý thuyết cơ bản của Machine Learning, rất hữu ích để hiểu các nguyên tắc của Deep Learning.
  • @@KirkDBorne đã giới thiệu "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" và "Deep Learning Foundations and Concepts", hai cuốn sách này có thể giúp bạn hiểu Deep Learning từ góc độ toán học.

• Các khóa học trực tuyến:

  • @@shamimai1 đã giới thiệu các khóa học miễn phí do Google cung cấp, chẳng hạn như "Understanding machine learning" và "Introduction to Large Language Models", các khóa học này có thể giúp bạn nhanh chóng hiểu các khái niệm cơ bản về Deep Learning và LLM.
  • @@mehmetsongur_ đã chia sẻ video khóa học Deep Learning của MIT, có thể xem trên Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Thiết lập môi trường học sâu

Để thực hành học sâu, trước tiên bạn cần thiết lập một môi trường phát triển phù hợp. Các framework học sâu thường được sử dụng bao gồm TensorFlow và PyTorch.

Các bước:

1. Cài đặt Python: Học sâu chủ yếu sử dụng ngôn ngữ Python để phát triển. Nên cài đặt Python 3.6 trở lên.
2. Cài đặt TensorFlow hoặc PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Nếu máy của bạn có NVIDIA GPU và đã cài đặt CUDA và cuDNN, bạn có thể cài đặt phiên bản TensorFlow GPU
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Chọn lệnh cài đặt phù hợp dựa trên hệ điều hành và phiên bản CUDA của bạn, ví dụ:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Bạn nên truy cập trang web chính thức của PyTorch (https://pytorch.org/) để lấy lệnh cài đặt mới nhất
     

3. Cài đặt các thư viện cần thiết khác: Ví dụ: NumPy, Pandas, Matplotlib, v.v.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Sử dụng Jupyter Notebook hoặc Google Colab: Jupyter Notebook cung cấp một môi trường lập trình tương tác, rất phù hợp cho các thí nghiệm và học tập về học sâu. Google Colab cung cấp tài nguyên GPU miễn phí, cho phép bạn thực hiện huấn luyện học sâu trên đám mây.

3. Thực hành: Xây dựng mô hình học sâu đầu tiên của bạn

Học lý thuyết rất quan trọng, nhưng quan trọng hơn là thực hành. Dưới đây là một ví dụ đơn giản, sử dụng Keras (API cấp cao của TensorFlow) để xây dựng một mô hình học sâu để phân loại hình ảnh:

Các bước:

1. Nhập các thư viện cần thiết:

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

2. Tải bộ dữ liệu: Sử dụng bộ dữ liệu MNIST tích hợp sẵn của Keras (hình ảnh chữ số viết tay).

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

3. Tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn hóa dữ liệu hình ảnh về khoảng 0-1.

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

4. Xây dựng mô hình: Sử dụng Keras Sequential API để xây dựng một mô hình CNN đơn giản.

   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() # In cấu trúc mô hình
   

5. Biên dịch mô hình: Cấu hình trình tối ưu hóa, hàm mất mát và các chỉ số đánh giá.

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

6. Huấn luyện mô hình:

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

7. Đánh giá mô hình:

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

8. Hiển thị kết quả

   # Trực quan hóa một số kết quả dự đoán của tập kiểm tra
   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. Học sâu hơn: Khám phá các chủ đề nâng cao

Khi bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản về học sâu, bạn có thể bắt đầu khám phá một số chủ đề nâng cao, chẳng hạn như:

• Mạng nơ-ron tích chập (CNNs): Dùng cho xử lý ảnh và thị giác máy tính.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNNs): Dùng để xử lý dữ liệu chuỗi, chẳng hạn như văn bản và chuỗi thời gian.
• Mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTMs) và GRUs: Cấu trúc RNN được cải tiến, có thể xử lý các phụ thuộc dài hạn tốt hơn.
• Mạng đối nghịch sinh (GANs): Dùng để tạo dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh và văn bản.
• Mô hình Transformer: Dùng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như BERT, GPT, v.v.

Tài nguyên học tập miễn phí:

• Đọc bài báo: Đọc các bài báo học sâu mới nhất để tìm hiểu về những tiến bộ nghiên cứu mới nhất. Bạn có thể sử dụng các công cụ tìm kiếm như Google Scholar để tìm bài báo.
• Blog và hướng dẫn: Có rất nhiều blog và hướng dẫn học sâu chất lượng cao, chẳng hạn như trang web chính thức của TensorFlow, trang web chính thức của PyTorch, Kỹ sư thuật toán học máy, v.v.
• Dự án mã nguồn mở: Đọc và tham gia vào các dự án học sâu mã nguồn mở, chẳng hạn như TensorFlow Models, PyTorch Examples, v.v.
• Transfer Learning (Học chuyển giao): Như @@DSWithDennis đã chỉ ra, học chuyển giao có thể tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình học sâu. Bạn có thể sử dụng các mô hình được huấn luyện trước, chẳng hạn như ResNet, VGG, v.v., và tinh chỉnh chúng để phù hợp với nhiệm vụ cụ thể của bạn.

5. Lưu ý và mẹo

• Kiên trì thực hành: Học sâu là một môn học mang tính thực hành cao, chỉ có thể nắm vững thực sự thông qua thực hành liên tục.
• Sử dụng tốt các công cụ gỡ lỗi: Như @@humble_ulzzang đã đề cập, học hỏi từ việc gỡ lỗi mã có thể hiệu quả hơn so với việc học trực tiếp.
• Theo dõi những tiến bộ mới nhất: Lĩnh vực học sâu phát triển nhanh chóng, bạn phải liên tục theo dõi những tiến bộ nghiên cứu mới nhất.
• Tham gia cộng đồng: Tham gia cộng đồng học sâu để trao đổi kinh nghiệm và kiến thức với những người học khác. Ví dụ: TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, v.v.
• Chú ý đến đạo đức: Khi thực hiện nghiên cứu và ứng dụng học sâu, bạn nên chú ý đến các vấn đề đạo đức liên quan, chẳng hạn như quyền riêng tư dữ liệu, tính công bằng của thuật toán, v.v.

Tóm tắtHọc sâu là một lĩnh vực đầy cơ hội và thách thức. Bằng cách tận dụng các tài nguyên miễn phí, xây dựng môi trường phát triển phù hợp và kiên trì thực hành, bạn cũng có thể nắm vững các khái niệm và kỹ năng cốt lõi của học sâu, đồng thời áp dụng chúng vào các vấn đề thực tế. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn bắt đầu học sâu một cách suôn sẻ và tiến xa hơn trên con đường trí tuệ nhân tạo!