Närvivõrkude õppematerjalid ja praktiline juhend: teooriast praktikani, et aidata sul kiiresti alustada

Närvivõrgud on tehisintellekti valdkonna üks peamisi tehnoloogiaid, mis on viimastel aastatel kiiresti arenenud. Alates pildituvastusest ja loomuliku keele töötlemisest kuni tugevdatud õppimiseni on närvivõrkude rakendused tunginud meie elu kõikidesse aspektidesse. See artikkel põhineb X/Twitteri aruteludel teemal "Neural" ja koondab kokku rea praktilisi õppematerjale ja praktilisi näpunäiteid, mille eesmärk on aidata lugejatel kiiresti alustada ja omandada närvivõrkudega seotud teadmisi.

I. Teoreetilise aluse tugevdamine: närvivõrkude tüübid, aktiveerimisfunktsioonid ja alusarhitektuur

Enne praktilisse töösse süvenemist on oluline mõista närvivõrkude põhimõisteid.

1. Närvivõrkude tüübid:

Närvivõrkude tüüpe on palju ja igal võrgul on oma spetsiifilised kasutusstsenaariumid. Siin on loetletud mõned levinumad närvivõrkude tüübid:

• Ettesöötelised närvivõrgud (Feedforward Neural Networks, FNN): kõige põhilisem närvivõrgu struktuur, teave edastatakse ühesuunaliselt, kasutatakse sageli klassifitseerimis- ja regressiooniülesannete jaoks.
• Konvolutsioonilised närvivõrgud (Convolutional Neural Networks, CNN): osavad pildandmete töötlemisel, pildifunktsioonide eraldamisel konvolutsioonituumade kaudu, laialdaselt kasutatavad pildituvastuses, objektide tuvastamises ja muudes valdkondades.
• Rekurrentsed närvivõrgud (Recurrent Neural Networks, RNN): sobivad järjestikuste andmete, näiteks teksti, kõne jms töötlemiseks, omavad mälufunktsiooni, suudavad jäädvustada järjestuse ajalist teavet.
• Pikaajalise lühimälu võrgud (Long Short-Term Memory, LSTM): spetsiaalne RNN, mis lahendab traditsiooniliste RNN-ide puhul pikkade järjestuste töötlemisel kergesti tekkiva gradiendi kadumise probleemi, paistab silma masintõlke, teksti genereerimise ja muudes valdkondades.
• Generatiivsed vastandvõrgud (Generative Adversarial Networks, GAN): koosnevad generaatorist ja diskriminaatorist, genereerivad vastandliku treeningu kaudu realistlikke pilte, teksti ja muid andmeid, mida kasutatakse laialdaselt piltide genereerimisel, stiili ülekandmisel ja muudes valdkondades.
• Autoenkooderid (Autoencoders): kasutatakse mõõtmete vähendamiseks, funktsioonide eraldamiseks ja andmete rekonstrueerimiseks, sisendandmete tihendamiseks madalamõõtmeliseks esituseks ja seejärel sisendandmete rekonstrueerimiseks madalamõõtmelisest esitusest.
• Transformer võrgud: tähelepanumehhanismil põhinev, tugev paralleelarvutusvõime, paistab silma loomuliku keele töötlemise ülesannetes, nagu BERT, GPT jne.

Erinevat tüüpi närvivõrkude omaduste ja kasutusstsenaariumide mõistmine aitab teil paremini valida sobiva mudeli tegelike probleemide lahendamiseks.

2. Aktiveerimisfunktsioonid:

Aktiveerimisfunktsioon on närvivõrgu oluline osa, see toob neuronitesse mittelineaarsed omadused, võimaldades närvivõrgul sobitada keerulisi funktsioone. Levinud aktiveerimisfunktsioonid on järgmised:

• Sigmoid: tihendab sisendväärtuse vahemikku 0 ja 1, kasutatakse sageli binaarse klassifikatsiooni probleemide jaoks.
• ReLU (Rectified Linear Unit): kui sisendväärtus on suurem kui 0, on väljund võrdne sisendväärtusega; kui sisendväärtus on väiksem kui 0, on väljund 0. ReLU-l on sellised eelised nagu kiire arvutuskiirus ja gradiendi kadumise leevendamine, see on praegu üks levinumaid aktiveerimisfunktsioone.
• Tanh (Hyperbolic Tangent): tihendab sisendväärtuse vahemikku -1 ja 1, kasutatakse sageli rekurrentsetes närvivõrkudes.
• Leaky ReLU: lahendab probleemi, et neuron ei aktiveeru, kui sisendväärtus on väiksem kui 0, kui sisendväärtus on väiksem kui 0, on väljund väga väike kalle.
• Softmax: teisendab mitu sisendväärtust tõenäosusjaotuseks, kasutatakse sageli mitmeklassilise klassifikatsiooni probleemide jaoks.

Sobiva aktiveerimisfunktsiooni valimine võib oluliselt parandada närvivõrgu jõudlust.

3. Alusarhitektuuri mõistmine:

Suryanshti777 poolt X/Twitteris mainitud "AI Stack" kontseptsioon on väga oluline, see selgitab AI tehnoloogia arengu hierarhilist struktuuri:

Classical AI → Machine Learning → Neural Networks → Deep Learning → Generative AI → Agentic AI

Selle hierarhilise suhte mõistmine aitab teil paremini mõista erinevate AI tehnoloogiate seoseid ja erinevusi.

II. Valitud õppematerjalid: YouTube'i kanalid ja veebikursused\n\nTeoreetiline õppimine on küll oluline, kuid praktika on ainus tõe kriteerium. Allpool on soovitatud mõned kvaliteetsed YouTube'i kanalid ja veebikursused, mis aitavad teil teooriast praktikasse liikuda.\n\n### 1. YouTube'i kanalite soovitused:\n\n* Andrej Karpathy: Keskendub kaasaegsetele, praktilistele süvaõppe loengutele, mis on arusaadavad ja sobivad arendajatele, kellel on juba teatud põhiteadmised.\n* Yannic Kilcher: Analüüsib üksikasjalikult AI teadusartikleid, aidates teil olla kursis viimaste uurimistöödega, sobib teadlastele ja edasijõudnud arendajatele.\n* AI Explained: Selgitab AI kontseptsioone lihtsal ja arusaadaval viisil, sobib algajatele.\n* CodeEmporium: Pakub AI kodeerimise samm-sammult juhiseid, õpetades teid erinevaid AI mudeleid realiseerima.\n* 3Blue1Brown: Selgitab närvivõrke visualiseerimise abil, aidates teil mõista närvivõrkude sisemist toimimist.\n\n### 2. Veebikursuste soovitused:\n\nVaadake tut_ml poolt X/Twitteris jagatud linke, et valida endale sobiv närvivõrkude kursus. Lisaks pakuvad Coursera, edX, Udacity jne platvormid rikkalikult närvivõrkude kursuseid, näiteks:\n\n* Coursera: Deep Learning Specialization (by deeplearning.ai): Õpetab süvaõppe valdkonna ekspert professor Andrew Ng, sisu on põhjalik ja sügav, sobib süvaõppe süsteemseks õppimiseks.\n* edX: MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning: Õpetab MIT professor, hõlmab süvaõppe põhitõdesid ja tipprakendusi.\n\n## III. Mudeli treenimise optimeerimine: kogemuste jagamine ja praktilised näpunäited\n\n_avichawla jagas X/Twitteris 16 näpunäidet mudeli treenimise optimeerimiseks, need kogemused on mudeli jõudluse parandamiseks üliolulised. Allpool on loetletud mõned peamised näpunäited:\n\n1. Andmete eeltöötlus (Data Preprocessing):\n * Standardimine (Standardization): Andmete skaleerimine nii, et keskmine oleks 0 ja standardhälve 1, et kõrvaldada erinevused erinevate tunnuste vahel.\n * Normaliseerimine (Normalization): Andmete skaleerimine 0 ja 1 vahele, sobib andmete ebaühtlase jaotuse korral.\n * Puuduvate väärtuste käsitlemine (Handling Missing Values): Puuduvate väärtuste täitmine keskmise, mediaani või moodiga või keerukamate interpolatsioonimeetodite kasutamine.\n2. Mudeli valik (Model Selection):\n * Valige ülesande tüübile sobiv närvivõrgu mudel.\n * Proovige erinevaid mudeli arhitektuure, näiteks suurendage võrgukihtide arvu, muutke konvolutsiooni tuuma suurust jne.\n3. Hüperparameetrite häälestamine (Hyperparameter Tuning):\n * Õppimiskiirus (Learning Rate): Kontrollib mudeli treenimise kiirust, liiga suur võib põhjustada võnkumist, liiga väike võib põhjustada treenimise liiga aeglaseks muutumise.\n * Partii suurus (Batch Size): Iga iteratsiooni jaoks kasutatavate näidiste arv, mis mõjutab mudeli treenimise stabiilsust ja kiirust.\n * Optimeerija (Optimizer): Sobiva optimeerija valimine, näiteks Adam, SGD jne, võib kiirendada mudeli lähenemist.\n * Regulariseerimine (Regularization): Hoiab ära mudeli ülekohanemise, näiteks L1 regulariseerimine, L2 regulariseerimine, Dropout jne.\n4. Treenimisprotsessi jälgimine (Monitoring Training Progress):\n * Õppimiskõverate joonistamine (Learning Curves): Jälgige treening- ja valideerimisandmestiku kaotusfunktsiooni ja täpsust, et teha kindlaks, kas mudel on üle- või alakohanenud.\n * Kasutage TensorBoardi ja muid tööriistu treenimisprotsessi visualiseerimiseks: Jälgige reaalajas mudeli treenimisseisundit, et hõlbustada silumist ja optimeerimist.\n5. Andmete suurendamine (Data Augmentation):\n * Suurendage treeningandmete mitmekesisust, näiteks pööramise, nihutamise, skaleerimise, kärpimise jne abil, et parandada mudeli üldistusvõimet.\n6. Varajane peatamine (Early Stopping):\n * Kui valideerimisandmestiku jõudlus ei parane, lõpetage treenimine enneaegselt, et vältida mudeli ülekohanemist.\n7. Kasutage GPU-d treenimise kiirendamiseks: Süvaõppe mudelite treenimine nõuab palju arvutusressursse, GPU kasutamine võib treenimise kiirust oluliselt suurendada.## IV. Pöörake tähelepanu tipptasemel arengutele: Neural Dustist kvantarvutuseni

Lisaks põhiteadmistele ja praktilistele oskustele on oluline pöörata tähelepanu ka närvivõrkude valdkonna tipptasemel arengutele.

• Neural Dust: VelcoDar mainis X/Twitteris "Neural Dusti", mis on uut tüüpi aju-arvuti liidese tehnoloogia, mis implanteerib ajju pisikesi juhtmevabu andureid, et saavutada ülitäpne närvisignaali salvestamine. Sellel tehnoloogial on tohutu potentsiaal ja seda saab kasutada neuroloogiliste haiguste raviks, inimese kognitiivsete võimete parandamiseks jne.
• Kvantrarvutus: NeuralSpace_ avaldab sageli teavet kvantarvutuse kohta, mis näitab, et kvantarvutuse areng võib tuua närvivõrkudesse uusi läbimurdeid, näiteks suurema treenimiskiiruse, võimsama arvutusvõimsuse jne. Kuigi kvantarvutus on praegu alles arengu algfaasis, tasub sellel pidevalt silma peal hoida.
• AGI (Artificial General Intelligence): Suryanshti777 pakutud AI Stackist on näha, et lõppeesmärk on saavutada Agentic AI ehk üldine tehisintellekt. Närvivõrgud on AGI oluline nurgakivi, seega aitab närvivõrkude uusimate arengute jälgimine meil paremini mõista AGI arengusuunda.

V. Juhtumianalüüs: närvivõrkude rakendused erinevates valdkondades

Närvivõrke on laialdaselt kasutatud erinevates valdkondades. Siin on loetletud mõned tüüpilised rakendusjuhtumid:

• Pildituvastus: CNN-i kasutatakse laialdaselt pildituvastuse valdkonnas, näiteks näotuvastus, objektituvastus, piltide klassifitseerimine jne.
• Loomuliku keele töötlemine: LSTM- ja Transformer-võrke kasutatakse laialdaselt loomuliku keele töötlemise valdkonnas, näiteks masintõlge, teksti genereerimine, sentimentide analüüs jne.
• Meditsiin ja tervishoid: Närvivõrke kasutatakse haiguste diagnoosimiseks, ravimite väljatöötamiseks, geenide redigeerimiseks jne. Näiteks saab meditsiiniliste pildiandmete analüüsimise abil aidata arstidel haigusi diagnoosida; valgustruktuuride ennustamise abil saab kiirendada ravimite väljatöötamise protsessi.
• Finantsvaldkond: Närvivõrke kasutatakse riskihindamisel, krediidiskoorimisel, pettuste tuvastamisel jne.

VI. Kokkuvõte

Närvivõrgud on tehisintellekti valdkonna oluline osa ning närvivõrkudega seotud teadmiste ja oskuste valdamine on AI-ga seotud tööde tegemiseks hädavajalik. See artikkel pakub X/Twitteris "Neural" teemaliste arutelude korraldamise kaudu praktilisi õpperessursse ja praktilisi juhiseid, lootes aidata lugejatel kiiresti alustada ja omandada närvivõrkudega seotud teadmisi.Õppimine on pidev protsess. Loodetavasti leiavad lugejad seda artiklit lugedes õige suuna närvivõrkude õppimiseks ning jätkavad uurimist ja praktiseerimist, et lõpuks saada suurepäraseks AI inseneriks.