কীভাবে একজন শক্তি প্রকৌশলী নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করেছিলেন এবং ফ্রি কোর্সের একটি পর্যালোচনা "উদাসিটি: ডিপ লার্নিং এর জন্য টেনসরফ্লো এর ইন্ট্রো"

আমার সমস্ত প্রাপ্তবয়স্ক জীবন, আমি একটি শক্তি পানীয় (না, এখন আমরা সন্দেহজনক বৈশিষ্ট্য সহ একটি পানীয় সম্পর্কে কথা বলছি না)।

আমি কখনই তথ্য প্রযুক্তির জগতে বিশেষভাবে আগ্রহী ছিলাম না, এবং আমি খুব কমই কাগজের টুকরোতে ম্যাট্রিক্সকে গুন করতে পারি। এবং আমার কখনই এটির প্রয়োজন ছিল না, যাতে আপনি আমার কাজের নির্দিষ্টতা সম্পর্কে কিছুটা বুঝতে পারেন, আমি একটি দুর্দান্ত গল্প ভাগ করতে পারি। আমি একবার আমার সহকর্মীদের এক্সেল স্প্রেডশীটে কাজটি করতে বলেছিলাম, অর্ধেক কার্যদিবস পেরিয়ে গেছে, আমি তাদের কাছে গিয়েছিলাম, এবং তারা বসে একটি ক্যালকুলেটরে ডেটা যোগ করছিল, হ্যাঁ, বোতাম সহ একটি সাধারণ কালো ক্যালকুলেটরে। আচ্ছা, এর পরে আমরা কী ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে কথা বলতে পারি?.. তাই, আইটি জগতে নিজেকে ডুবিয়ে রাখার জন্য আমার কোনো বিশেষ পূর্বশর্ত ছিল না। কিন্তু, তারা যেমন বলে, "আমরা যেখানে নেই সেখানেই ভালো," আমার বন্ধুরা আমার কানে বর্ধিত বাস্তবতা সম্পর্কে, নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে, প্রোগ্রামিং ভাষা সম্পর্কে (প্রধানত পাইথন সম্পর্কে) কথা বলেছিল।

কথায় কথায় এটি খুব সহজ লাগছিল, এবং আমি সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে আমার কার্যকলাপের ক্ষেত্রে এটি প্রয়োগ করার জন্য কেন এই যাদুকলাকে আয়ত্ত করব না।

এই নিবন্ধে, আমি পাইথনের মূল বিষয়গুলি আয়ত্ত করার জন্য আমার প্রচেষ্টাগুলি এড়িয়ে যাব এবং Udacity থেকে বিনামূল্যের TensorFlow কোর্সের আমার ইম্প্রেশনগুলি আপনার সাথে শেয়ার করব৷

ভূমিকা

শুরু করার জন্য, এটি লক্ষণীয় যে শক্তি শিল্পে 11 বছর পরে, যখন আপনি সবকিছু জানেন এবং করতে পারেন এবং এমনকি আরও কিছুটা (আপনার দায়িত্ব অনুসারে), আমূল নতুন জিনিস শেখা - একদিকে, দুর্দান্ত উত্সাহের কারণ হয়, কিন্তু অন্যদিকে - শারীরিক যন্ত্রণায় পরিণত হয় "আমার মাথায় গিয়ার।"

আমি এখনও প্রোগ্রামিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের সমস্ত মৌলিক ধারণাগুলি পুরোপুরি বুঝতে পারি না, তাই আপনার আমাকে খুব কঠোরভাবে বিচার করা উচিত নয়। আমি আশা করি আমার নিবন্ধটি আমার মতো যারা সফ্টওয়্যার বিকাশ থেকে দূরে তাদের জন্য আকর্ষণীয় এবং দরকারী হবে।

কোর্সের ওভারভিউতে যাওয়ার আগে, আমি বলব যে এটি অধ্যয়ন করার জন্য আপনাকে পাইথন সম্পর্কে কমপক্ষে ন্যূনতম জ্ঞানের প্রয়োজন হবে। আপনি ডামিদের জন্য কয়েকটি বই পড়তে পারেন (আমি স্টেপিকের একটি কোর্সও শুরু করেছি, তবে এখনও এটি পুরোপুরি আয়ত্ত করতে পারিনি)।

টেনসরফ্লো কোর্সে নিজেই জটিল গঠন থাকবে না, তবে লাইব্রেরিগুলি কেন আমদানি করা হয়, একটি ফাংশন কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং কেন এতে কিছু প্রতিস্থাপিত হয় তা বোঝার প্রয়োজন হবে।

কেন TensorFlow এবং Udacity?

আমার প্রশিক্ষণের মূল লক্ষ্য ছিল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বৈদ্যুতিক ইনস্টলেশন উপাদানগুলির ফটোগ্রাফ সনাক্ত করার ইচ্ছা।

আমি টেনসরফ্লো বেছে নিয়েছি কারণ আমি এটি সম্পর্কে আমার বন্ধুদের কাছ থেকে শুনেছি। এবং আমি এটি বুঝতে পারি, এই কোর্সটি বেশ জনপ্রিয়।

আমি কর্মকর্তার কাছ থেকে শেখার শুরু করার চেষ্টা করেছি টিউটোরিয়াল .

এবং তারপরে আমি দুটি সমস্যার মধ্যে পড়েছিলাম।

• শিক্ষাগত উপকরণ অনেক আছে, এবং তারা বিভিন্ন বৈচিত্র্য আসে. ইমেজ রিকগনিশন সমস্যা সমাধানের অন্তত একটি কম-বেশি সম্পূর্ণ ছবি তৈরি করা আমার জন্য খুবই কঠিন ছিল।
• আমার প্রয়োজনীয় বেশিরভাগ নিবন্ধ রাশিয়ান ভাষায় অনুবাদ করা হয়নি। এটা ঠিক তাই ঘটেছে যে আমি ছোটবেলায় জার্মান শিখেছিলাম এবং এখন, অনেক সোভিয়েত বাচ্চাদের মতো, আমি জার্মান বা ইংরেজি জানি না। অবশ্যই, আমার প্রাপ্তবয়স্ক জীবন জুড়ে, আমি ইংরেজি আয়ত্ত করার চেষ্টা করেছি, কিন্তু এটি ছবির মত কিছু পরিণত হয়েছে।

অফিসিয়াল ওয়েবসাইটে প্রায় খনন করার পরে, আমি সুপারিশ পেয়েছি দুটি অনলাইন কোর্সের মধ্যে একটি.

আমি এটা বুঝতে, Coursera উপর কোর্স প্রদান করা হয়, এবং কোর্স Udacity: গভীর শিক্ষার জন্য TensorFlow-এর ভূমিকা এটি পাস করা সম্ভব ছিল "বিনামূল্যে, অর্থাৎ, বিনা মূল্যে।"

কোর্স কন্টেন্ট

কোর্সটি 9টি পাঠ নিয়ে গঠিত।

প্রথম বিভাগটি সূচনামূলক, যেখানে তারা আপনাকে বলবে কেন এটি নীতিগতভাবে প্রয়োজন।

পাঠ #2 আমার প্রিয় হতে পরিণত. এটি বোঝার জন্য যথেষ্ট সহজ ছিল এবং বিজ্ঞানের বিস্ময়ও প্রদর্শন করেছিল। সংক্ষেপে, এই পাঠে, নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে প্রাথমিক তথ্য ছাড়াও, নির্মাতারা ফারেনহাইট থেকে সেলসিয়াসে তাপমাত্রা রূপান্তরিত করার সমস্যা সমাধানের জন্য কীভাবে একটি একক-স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে হয় তা প্রদর্শন করে।

এটি সত্যিই একটি খুব স্পষ্ট উদাহরণ। আমি এখনও এখানে বসে ভাবছি কিভাবে একই ধরনের সমস্যা সমাধান করা যায়, কিন্তু শুধুমাত্র ইলেক্ট্রিশিয়ানদের জন্য।

দুর্ভাগ্যবশত, আমি আরও থামলাম, কারণ একটি অপরিচিত ভাষায় অবোধ্য জিনিস শেখা বেশ কঠিন। আমি হ্যাব্রেতে যা পেয়েছি তা আমাকে বাঁচিয়েছিল রাশিয়ান ভাষায় এই কোর্সের অনুবাদ.

অনুবাদটি উচ্চ মানের সাথে করা হয়েছিল, কোলাব নোটবুকগুলিও অনুবাদ করা হয়েছিল, তাই আমি তারপরে আসল এবং অনুবাদ উভয়ের দিকেই তাকালাম।

পাঠ নং 3 প্রকৃতপক্ষে, অফিসিয়াল TensorFlow টিউটোরিয়াল থেকে উপকরণের একটি অভিযোজন। এই টিউটোরিয়ালে, আমরা জামাকাপড়ের ছবি (ফ্যাশন MNIST ডেটাসেট) শ্রেণীবদ্ধ করতে শিখতে একটি মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করি।

পাঠ নং 4 থেকে নং 7 টিও টিউটোরিয়ালের একটি অভিযোজন। কিন্তু সেগুলি সঠিকভাবে সাজানো থাকার কারণে, নিজের অধ্যয়নের ক্রমটি বোঝার প্রয়োজন নেই। এই পাঠগুলিতে আমরা অতি-নির্ভুল নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে সংক্ষেপে বলা হবে, কীভাবে প্রশিক্ষণের নির্ভুলতা বাড়ানো যায় এবং মডেলটি সংরক্ষণ করা যায়। একই সময়ে, আমরা একই সাথে চিত্রে বিড়াল এবং কুকুরের শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যার সমাধান করব।

পাঠ নং 8 একটি সম্পূর্ণ আলাদা কোর্স, একটি ভিন্ন শিক্ষক আছে এবং কোর্সটি নিজেই বেশ বিস্তৃত। পাঠটি সময় সিরিজ সম্পর্কে। যেহেতু আমি এখনও এটিতে আগ্রহী নই, তাই আমি এটি তির্যকভাবে স্ক্যান করেছি।

এটি পাঠ #9 দিয়ে শেষ হয়, যা TensorFlow lite-এ একটি বিনামূল্যের কোর্স করার আমন্ত্রণ।

আপনি কি পছন্দ করেছেন এবং কি পছন্দ করেননি

আমি পেশাদারদের সাথে শুরু করব:

• কোর্সটি বিনামূল্যে
• কোর্সটি টেনসরফ্লো 2-এ। আমি যে পাঠ্যপুস্তকগুলি দেখেছি এবং ইন্টারনেটে কিছু পাঠ্যক্রম টেনসরফ্লো 1-এ ছিল। আমি জানি না একটি বড় পার্থক্য আছে কিনা, তবে বর্তমান সংস্করণটি শিখতে পেরে ভালো লাগছে।
• ভিডিওতে শিক্ষকরা বিরক্তিকর নন (যদিও রাশিয়ান সংস্করণে তারা মূলের মতো আনন্দের সাথে পড়েন না)
• কোর্সে বেশি সময় লাগে না
• কোর্সটি আপনাকে দু: খিত বা আশাহীন বোধ করে না। কোর্সের কাজগুলি সহজ এবং কিছু পরিষ্কার না হলে সঠিক সমাধান সহ Colab-এর আকারে সবসময় একটি ইঙ্গিত থাকে (এবং একটি ভাল অর্ধেক কাজ আমার কাছে পরিষ্কার ছিল না)
• কোন কিছু ইন্সটল করার দরকার নেই, কোর্সের সকল ল্যাবরেটরি কাজ ব্রাউজারে করা যাবে

এখন অসুবিধা:

• কার্যত কোন নিয়ন্ত্রণ উপকরণ আছে. কোনো পরীক্ষা নেই, কোনো কাজ নেই, কোনোভাবে কোর্সের দক্ষতা যাচাই করার জন্য কিছুই নেই
• আমার সমস্ত নোটপ্যাড তাদের উচিত হিসাবে কাজ করে না। আমার মনে হয় ইংরেজি Colab-এর মূল কোর্সের তৃতীয় পাঠে একটি ত্রুটি ছিল এবং আমি জানতাম না এটির সাথে কী করতে হবে
• শুধুমাত্র একটি কম্পিউটারে দেখার জন্য সুবিধাজনক। হয়তো আমি এটি পুরোপুরি বুঝতে পারিনি, কিন্তু আমি আমার স্মার্টফোনে Udacity অ্যাপটি খুঁজে পাইনি। এবং সাইটের মোবাইল সংস্করণটি প্রতিক্রিয়াশীল নয়, অর্থাৎ, প্রায় পুরো স্ক্রীন এলাকাটি নেভিগেশন মেনু দ্বারা দখল করা হয়, তবে মূল বিষয়বস্তু দেখতে আপনাকে দেখার এলাকার বাইরে ডানদিকে স্ক্রোল করতে হবে। এছাড়াও, ভিডিওটি ফোনে দেখা যাবে না। আপনি 6 ইঞ্চির বেশি পরিমাপের স্ক্রিনে সত্যিই কিছু দেখতে পাবেন না।
• কোর্সের কিছু জিনিস বেশ কয়েকবার চিবানো হয়, কিন্তু একই সময়ে, কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলিতে সত্যিই প্রয়োজনীয় জিনিসগুলি কোর্সে চিবানো হয় না। আমি এখনও কিছু অনুশীলনের সামগ্রিক উদ্দেশ্য বুঝতে পারিনি (উদাহরণস্বরূপ, ম্যাক্স পুলিং কিসের জন্য)।

সারাংশ

নিশ্চয় আপনি ইতিমধ্যে অনুমান করেছেন যে অলৌকিক ঘটনা ঘটেনি। এবং এই সংক্ষিপ্ত কোর্সটি শেষ করার পরে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে তা সত্যিই বোঝা অসম্ভব।

অবশ্যই, এর পরে আমি সুইচগিয়ারগুলিতে সুইচ এবং বোতামগুলির ফটোগ্রাফের শ্রেণীবিভাগের সাথে আমার নিজের সমস্যাটি সমাধান করতে পারিনি।

তবে সার্বিকভাবে কোর্সটি দরকারী। এটি দেখায় যে টেনসরফ্লো দিয়ে কী করা যেতে পারে এবং পরবর্তীতে কোন দিকটি নিতে হবে।

আমি মনে করি আমাকে প্রথমে পাইথনের মূল বিষয়গুলি শিখতে হবে এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে রাশিয়ান ভাষায় বই পড়তে হবে এবং তারপরে টেনসরফ্লো নিতে হবে।

উপসংহারে, আমি আমার বন্ধুদের ধন্যবাদ জানাতে চাই যে আমাকে হাবরের প্রথম নিবন্ধটি লিখতে এবং এটি বিন্যাস করতে আমাকে সাহায্য করার জন্য।

PS আমি আপনার মন্তব্য এবং কোন গঠনমূলক সমালোচনা দেখতে আনন্দিত হবে.

উত্স: www.habr.com