Терең оқытуға кіріспе нұсқаулығы: терең оқытудың негіздерін қалай тез меңгеруге болады

Терең оқыту - машиналық оқытудың бір тармағы, ол адам миының нейрондық желі құрылымын имитациялау арқылы күрделі деректер мен тапсырмаларды өңдейді. Сіз жасанды интеллектке қызығушылық танытатын бастаушы болсаңыз да, дағдыларыңызды жетілдіргіңіз келетін маман болсаңыз да, терең оқытудың негіздерін түсіну өте маңызды. Бұл мақалада біз терең оқытудың негізгі ұғымдарын, маңызды технологияларын және қолдану сценарийлерін таныстырамыз, сізге терең оқытуды тез меңгеруге көмектесеміз.

I. Терең оқытудың негізгі ұғымдары

1. Терең оқыту дегеніміз не
   Терең оқыту - нейрондық желілерге негізделген машиналық оқыту әдісі, негізінен деректер жиынтығындағы күрделі ерекшеліктерді өңдеу үшін қолданылады. Ол көп деңгейлі нейрондық желілер арқылы оқыту мен үйренуді жүзеге асырады, модельдер үлкен деректерден автоматты түрде ерекшеліктерді шығара алады.

2. Нейрондық желінің құрылымы
   Типтік нейрондық желі кіріс қабаты, жасырын қабат және шығыс қабаттан тұрады:

   • Кіріс қабаты: кіріс деректерін қабылдайды, әр нейрон деректердің бір ерекшелігіне сәйкес келеді.
   • Жасырын қабат: кіріс деректерін өңдейді және ерекшеліктерді шығарады, әдетте бірнеше қабаттан тұрады.
   • Шығыс қабат: соңғы болжам нәтижесін шығарады.

3. Маңызды терминдер

   • Белсендіру функциясы: сызықсыз түрлендіруді енгізу үшін қолданылады, мысалы, ReLU, Sigmoid және т.б.
   • Зиян функциясы: модельдің болжам нәтижесін бағалау үшін қолданылады, мысалы, орташа квадраттық қате, кросс-энтропия және т.б.
   • Оптимизация алгоритмі: зиян функциясын минимизациялау үшін модель параметрлерін реттеуге көмектеседі, мысалы, SGD, Adam және т.б.

II. Терең оқытуды жүзеге асыру қадамдары

1. Орта дайындау

Компьютеріңізде Python және қажетті терең оқыту кітапханалары орнатылғанына көз жеткізіңіз. Жиі қолданылатын кітапханалар:

• TensorFlow
• Keras
• PyTorch

Бұл пакеттерді келесі командалар арқылы орнатуға болады:

pip install tensorflow keras torch torchvision

2. Деректерді дайындау

• Деректерді жинау: мақсатты ерекшеліктер мен белгілерді қамтитын деректер жиынтығын алу.
• Деректерді алдын ала өңдеу: деректерді тазалау, жетіспейтін мәндерді өңдеу, нормализация және стандарттау сияқты.

Мысал коды:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Деректер жиынтығын жүктеу
data = pd.read_csv('data.csv')

# Деректерді тазалау
data.dropna(inplace=True)

# Ерекшеліктер мен белгілерді бөлу
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# Деректерді бөлу
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Стандарттау
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. Модельді құру

Сәйкес нейрондық желі архитектурасын таңдап, модельді құрыңыз. Мысалы, Keras көмегімен қарапайым толық байланысқан нейрондық желі құру:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Модельді құру
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # Екі классты мәселе

# Модельді компиляциялау
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. Модельді оқыту

Оқыту деректерін пайдаланып модельді оқытыңыз және валидациялық жиынтықта бағалаңыз:

# Модельді оқыту
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1)

# Модельді бағалау
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {accuracy:.2f}')

5. Модельді оңтайландыру

• Параметрлерді реттеу: модельдің өнімділігін арттыру үшін оқу жылдамдығын, партия өлшемін, желі қабаттарының санын және т.б. гиперпараметрлерді реттеу.
• Регуляризация: артық үйренуден сақтану, мысалы, Dropout қолдану.
• Кросс-валидация: модельдің өнімділігін жан-жақты бағалау үшін кросс-валидация әдісін пайдалану.

6. Модельді қолдану

Оқыту аяқталған модель жаңа деректерді болжау үшін пайдаланылуы мүмкін:

predictions = model.predict(X_new)

III. Терең оқытудың қолдану сценарийлері

Терең оқыту бірнеше салаларда кеңінен қолданылады, мысалы:

1. Суреттерді өңдеу: бет-әлпетті тану, суреттерді классификациялау, нысанды анықтау және т.б.
2. Табиғи тілдерді өңдеу: машиналық аударма, эмоцияларды талдау, мәтіннің қысқаша мазмұны және т.б.
3. Дыбысты тану: дауысты мәтінге айналдыру, дауыс биометриясы және т.б.
4. Медициналық диагностика: медициналық бейнелерді талдау арқылы диагноз қоюға көмектесу және т.б.

IV. Ресурстар мен оқу материалдары

• Онлайн курстар: MIT-тің «Терең оқыту» ашық курсы, бейнелер, тапсырмалар және оқу материалдарын қамтитын бай оқу материалдарын ұсынады (MIT OpenCourseWare).
• Кітаптар ұсынысы:
  • «Терең оқыту» (Ian Goodfellow және т.б.)
  • «Нейрондық желілер мен терең оқыту» (Michael Nielsen)

Қорытынды

Терең оқыту - күрделі деректерді өңдеп, автоматты түрде болжау жасауға мүмкіндік беретін қуатты технология. Бұл мақаладағы нұсқаулар арқылы сіз терең оқытудың ұғымдары мен практикалық әдістерін бастапқы деңгейде меңгеретініңізге сенімдімін. Келесі кезеңде тәжірибе мен оқу арқылы осы саладағы қосымша қолданбалар мен технологияларды тереңірек зерттей аласыз.