كيف قام مهندس طاقة بدراسة الشبكات العصبية ومراجعة الدورة المجانية “Udacity: Intro to TensorFlow for Deep Learning”

طوال حياتي البالغة، كنت مشروب طاقة (لا، الآن نحن لا نتحدث عن مشروب ذو خصائص مشكوك فيها).

لم أكن أبدًا مهتمًا بشكل خاص بعالم تكنولوجيا المعلومات، ولا أستطيع حتى مضاعفة المصفوفات على قطعة من الورق. ولم أحتاج إلى هذا أبدًا، حتى تفهم قليلاً عن تفاصيل عملي، يمكنني مشاركة قصة رائعة. لقد طلبت ذات مرة من زملائي القيام بالعمل في جدول بيانات Excel، وقد مر نصف يوم العمل، وصعدت إليهم، وكانوا يجلسون ويجمعون البيانات على آلة حاسبة، نعم، على آلة حاسبة سوداء عادية بها أزرار. حسنًا، ما نوع الشبكات العصبية التي يمكن أن نتحدث عنها بعد هذا؟.. لذلك، لم يكن لدي أي متطلبات خاصة للانغماس في عالم تكنولوجيا المعلومات. ولكن، كما يقولون، "من الجيد أن نكون لسنا كذلك"، طنين أصدقائي في أذني حول الواقع المعزز، حول الشبكات العصبية، حول لغات البرمجة (أساسا حول بايثون).

بالكلمات، بدا الأمر بسيطًا للغاية، وقررت لماذا لا أتقن هذا الفن السحري لتطبيقه في مجال نشاطي.

في هذه المقالة، سأتخطى محاولاتي لإتقان أساسيات لغة بايثون وأشارككم انطباعاتي عن دورة TensorFlow المجانية من Udacity.

مقدمة

بادئ ذي بدء، تجدر الإشارة إلى أنه بعد 11 عامًا في صناعة الطاقة، عندما تعرف وتستطيع أن تفعل كل شيء وحتى أكثر قليلاً (وفقًا لمسؤولياتك)، فإن تعلم أشياء جديدة جذريًا - من ناحية، يسبب حماسًا كبيرًا، ولكن من ناحية أخرى - يتحول إلى ألم جسدي "تروس في رأسي".

ما زلت لا أفهم تمامًا جميع المفاهيم الأساسية للبرمجة والتعلم الآلي، لذا لا ينبغي أن تحكم علي بقسوة شديدة. آمل أن تكون مقالتي مثيرة للاهتمام ومفيدة للأشخاص مثلي البعيدين عن تطوير البرمجيات.

قبل الانتقال إلى نظرة عامة على الدورة التدريبية، سأقول أنه لدراستها ستحتاج على الأقل إلى الحد الأدنى من المعرفة بلغة بايثون. يمكنك قراءة كتابين للدمى (لقد بدأت أيضًا في حضور دورة تدريبية حول Stepic، لكنني لم أتقنها بالكامل بعد).

لن تحتوي دورة TensorFlow نفسها على بنيات معقدة، ولكن سيكون من الضروري فهم سبب استيراد المكتبات، وكيفية تعريف الوظيفة، ولماذا يتم استبدال شيء ما بها.

لماذا TensorFlow وUdacity؟

كان الهدف الرئيسي من تدريبي هو الرغبة في التعرف على صور عناصر التركيبات الكهربائية باستخدام الشبكات العصبية.

لقد اخترت TensorFlow لأنني سمعت عنه من أصدقائي. وكما أفهم، فإن هذه الدورة تحظى بشعبية كبيرة.

حاولت أن أبدأ بالتعلم من المسؤول درس تعليمي .

وبعد ذلك واجهت مشكلتين.

• هناك الكثير من المواد التعليمية، وهي تأتي في أنواع مختلفة. كان من الصعب جدًا بالنسبة لي إنشاء صورة كاملة إلى حد ما على الأقل لحل مشكلة التعرف على الصور.
• معظم المقالات التي أحتاجها لم تتم ترجمتها إلى اللغة الروسية. لقد حدث أنني تعلمت اللغة الألمانية عندما كنت طفلاً، والآن، مثل العديد من الأطفال السوفييت، لا أعرف الألمانية ولا الإنجليزية. بالطبع، طوال حياتي البالغة، حاولت إتقان اللغة الإنجليزية، لكن اتضح شيئًا كما في الصورة.

بعد البحث في الموقع الرسمي، وجدت توصيات يجب اتباعها واحدة من دورتين عبر الإنترنت.

كما أفهم، تم دفع الدورة التدريبية على كورسيرا، والدورة الجرأة: مقدمة إلى TensorFlow للتعلم العميق كان من الممكن المرور «مجانًا، أي بلا مقابل».

محتوى الدورة

تتكون الدورة من 9 دروس.

القسم الأول تمهيدي، حيث سيخبرونك عن سبب الحاجة إليه من حيث المبدأ.

تبين أن الدرس رقم 2 هو المفضل لدي. لقد كان الأمر بسيطًا بما يكفي لفهمه، كما أظهر عجائب العلم. باختصار، في هذا الدرس، بالإضافة إلى المعلومات الأساسية حول الشبكات العصبية، يوضح المبدعون كيفية استخدام شبكة عصبية أحادية الطبقة لحل مشكلة تحويل درجة الحرارة من فهرنهايت إلى درجة مئوية.

وهذا بالفعل مثال واضح جدًا. ما زلت جالسًا هنا أفكر في كيفية التوصل إلى مشكلة مماثلة وحلها، ولكن فقط للكهربائيين.

لسوء الحظ، توقفت أكثر، لأن تعلم أشياء غير مفهومة بلغة غير مألوفة أمر صعب للغاية. ما أنقذني هو ما وجدته في حبري ترجمة هذه الدورة إلى اللغة الروسية.

تمت الترجمة بجودة عالية، كما تمت ترجمة دفاتر كولاب أيضًا، لذلك قمت بعد ذلك بالاطلاع على كل من الأصل والترجمة.

الدرس رقم 3 هو في الواقع تعديل لمواد من البرنامج التعليمي الرسمي لـ TensorFlow. في هذا البرنامج التعليمي، نستخدم شبكة عصبية متعددة الطبقات لمعرفة كيفية تصنيف صور الملابس (مجموعة بيانات Fashion MNIST).

الدروس من رقم 4 إلى رقم 7 هي أيضًا تعديل للبرنامج التعليمي. ولكن نظرًا لحقيقة ترتيبها بشكل صحيح، ليست هناك حاجة لفهم تسلسل الدراسة بنفسك. في هذه الدروس، سيتم إخبارنا بإيجاز عن الشبكات العصبية فائقة الدقة، وكيفية زيادة دقة التدريب وحفظ النموذج. وفي الوقت نفسه، سنحل مشكلة تصنيف القطط والكلاب في الصورة في نفس الوقت.

الدرس رقم 8 عبارة عن دورة منفصلة تمامًا، ويوجد مدرس مختلف، والدورة نفسها واسعة جدًا. الدرس يدور حول السلاسل الزمنية. نظرًا لأنني لست مهتمًا به بعد، فقد قمت بمسحه ضوئيًا قطريًا.

ينتهي هذا بالدرس رقم 9، وهو عبارة عن دعوة لأخذ دورة مجانية حول TensorFlow lite.

ما أعجبك وما لم يعجبك

سأبدأ مع الايجابيات:

• الدورة مجانية
• الدورة التدريبية موجودة على TensorFlow 2. بعض الكتب المدرسية التي رأيتها وبعض الدورات التدريبية على الإنترنت كانت موجودة على TensorFlow 1. لا أعرف ما إذا كان هناك فرق كبير، ولكن من الجيد معرفة الإصدار الحالي.
• المعلمون في الفيديو ليسوا مزعجين (على الرغم من أنهم في النسخة الروسية لا يقرؤون بمرح كما في النسخة الأصلية)
• الدورة لا تستغرق الكثير من الوقت
• الدورة لا تجعلك تشعر بالحزن أو اليأس. المهام الموجودة في الدورة بسيطة ودائما هناك تلميح على شكل كولاب مع الحل الصحيح إذا كان هناك شيء غير واضح (ونصف المهام الجيد لم يكن واضحا بالنسبة لي)
• ليست هناك حاجة لتثبيت أي شيء، حيث يمكن تنفيذ جميع الأعمال المعملية للدورة في المتصفح

الآن السلبيات:

• لا يوجد عمليا أي مواد تحكم. لا توجد اختبارات، ولا مهام، ولا شيء للتحقق بطريقة أو بأخرى من إتقان الدورة
• لم تعمل جميع دفاتر الملاحظات الخاصة بي كما ينبغي. أعتقد أنه في الدرس الثالث من الدورة الأصلية في اللغة الإنجليزية كولاب كان يرمي خطأ ولم أعرف ماذا أفعل به
• مريحة للمشاهدة فقط على جهاز كمبيوتر. ربما لم أفهم الأمر بالكامل، لكن لم أتمكن من العثور على تطبيق Udacity على هاتفي الذكي. والنسخة المحمولة من الموقع غير مستجيبة، أي أن مساحة الشاشة بأكملها تقريبًا مشغولة بقائمة التنقل، ولكن لرؤية المحتوى الرئيسي تحتاج إلى التمرير إلى اليمين خارج منطقة العرض. كما لا يمكن مشاهدة الفيديو على الهاتف. لا يمكنك حقًا رؤية أي شيء على شاشة يزيد حجمها عن 6 بوصات.
• يتم مضغ بعض الأشياء في الدورة عدة مرات، ولكن في الوقت نفسه، لا يتم مضغ الأشياء الضرورية حقًا على الشبكات التلافيفية نفسها في الدورة. ما زلت لم أفهم الغرض العام لبعض التمارين (على سبيل المثال، الغرض من Max Pooling).

ملخص

من المؤكد أنك خمنت بالفعل أن المعجزة لم تحدث. وبعد إكمال هذه الدورة القصيرة، من المستحيل أن نفهم حقًا كيفية عمل الشبكات العصبية.

بالطبع بعد ذلك لم أتمكن من حل مشكلتي بمفردي مع تصنيف صور المفاتيح والأزرار في المفاتيح الكهربائية.

لكن الدورة بشكل عام مفيدة. إنه يوضح الأشياء التي يمكن القيام بها باستخدام TensorFlow والاتجاه الذي يجب اتخاذه بعد ذلك.

أعتقد أنني بحاجة أولاً إلى تعلم أساسيات لغة بايثون وقراءة الكتب باللغة الروسية حول كيفية عمل الشبكات العصبية، ثم التعامل مع TensorFlow.

وفي الختام، أود أن أشكر أصدقائي الذين دفعوني لكتابة أول مقال عن حبر وساعدوني في تنسيقه.

ملاحظة: سأكون سعيدًا برؤية تعليقاتك وأي انتقادات بناءة.

المصدر: www.habr.com