Giunsa ang usa ka inhenyero sa enerhiya nagtuon sa mga neural network ug usa ka pagrepaso sa libre nga kurso nga "Udacity: Intro sa TensorFlow for Deep Learning"

Sa tanan nakong hamtong nga kinabuhi, nahimo akong usa ka ilimnon nga kusog (dili, karon wala kami maghisgot bahin sa usa ka ilimnon nga adunay kaduhaduhaan nga mga kabtangan).

Wala pa gyud ako interesado sa kalibutan sa teknolohiya sa impormasyon, ug halos dili nako madugangan ang mga matrice sa usa ka piraso nga papel. Ug wala gyud nako kinahanglana kini, aron masabtan nimo ang gamay bahin sa mga detalye sa akong trabaho, makapaambit ako usa ka matahum nga istorya. Kausa gihangyo nako ang akong mga kauban nga buhaton ang trabaho sa usa ka spreadsheet sa Excel, katunga sa adlaw sa pagtrabaho ang milabay, giadto ko sila, ug sila naglingkod ug nagsumaryo sa datos sa usa ka calculator, oo, sa usa ka ordinaryo nga itom nga calculator nga adunay mga buton. Aw, unsa nga matang sa mga neural network ang atong hisgotan human niini?.. Busa, wala akoy bisan unsang espesyal nga kinahanglanon alang sa pagpaunlod sa akong kaugalingon sa kalibutan sa IT. Apan, sama sa giingon nila, "maayo kung wala kami," gidungog sa akong mga higala ang akong mga dalunggan bahin sa gipadako nga kamatuoran, bahin sa mga neural network, bahin sa mga programming language (kadaghanan bahin sa Python).

Sa mga pulong kini tan-awon nga yano kaayo, ug nakahukom ko ngano nga dili ma-master kini nga magical art aron magamit kini sa akong natad sa kalihokan.

Niini nga artikulo, laktawan nako ang akong mga pagsulay sa pag-master sa mga sukaranan sa Python ug ipaambit kanimo ang akong mga impresyon sa libre nga TensorFlow nga kurso gikan sa Udacity.

Pasiuna

Sa pagsugod, angay nga matikdan nga pagkahuman sa 11 ka tuig sa industriya sa enerhiya, kung nahibal-an nimo ug mahimo nimo ang tanan ug bisan gamay pa (sumala sa imong mga responsibilidad), pagkat-on sa bag-ong mga butang - sa usa ka bahin, hinungdan sa dako nga kadasig, apan sa pikas - nahimong pisikal nga kasakit " mga gears sa akong ulo."

Dili pa nako hingpit nga masabtan ang tanan nga sukaranan nga mga konsepto sa programming ug pagkat-on sa makina, mao nga dili nimo ako hukman nga mapintas. Nanghinaut ko nga ang akong artikulo mahimong makapaikag ug mapuslanon sa mga tawo nga sama kanako nga layo sa software development.

Sa wala pa ipadayon ang kinatibuk-ang pagtan-aw sa kurso, isulti ko nga aron matun-an kini kinahanglan nimo labing menos gamay nga kahibalo sa Python. Mahimo nimong basahon ang usa ka magtiayon nga mga libro alang sa mga dummies (nagsugod usab ako sa pagkuha sa usa ka kurso sa Stepic, apan wala pa kini hingpit nga nahibal-an).

Ang TensorFlow nga kurso mismo dili maglangkob sa mga komplikado nga mga konstruksyon, apan kinahanglan nga masabtan kung ngano nga ang mga librarya gi-import, kung giunsa ang usa ka function gihubit, ug ngano nga adunay usa ka butang nga gipuli niini.

Ngano nga TensorFlow ug Udacity?

Ang nag-unang tumong sa akong pagbansay mao ang tinguha nga makaila sa mga litrato sa mga elemento sa pag-instalar sa elektrisidad gamit ang mga neural network.

Gipili nako ang TensorFlow kay nakadungog ko bahin niini gikan sa akong mga higala. Ug sa akong nasabtan, kini nga kurso popular kaayo.

Gisulayan nako nga magsugod sa pagkat-on gikan sa opisyal tutorial .

Ug unya naa koy duha ka problema.

• Adunay daghang mga materyal sa edukasyon, ug kini adunay lainlaing mga lahi. Lisud kaayo alang kanako ang paghimo bisan usa ka labi o dili kaayo kompleto nga litrato sa pagsulbad sa problema sa pag-ila sa imahe.
• Kadaghanan sa mga artikulo nga akong gikinahanglan wala mahubad ngadto sa Russian. Nahitabo lang nga nakakat-on ko og German sa bata pa ako ug karon, sama sa daghang mga bata sa Sobyet, wala ako kahibalo sa German o English. Siyempre, sa tibuok nakong hamtong nga kinabuhi, gisulayan nako ang pag-master sa English, apan kini nahimo nga sama sa litrato.

Pagkahuman sa pagkalot sa opisyal nga website, nakit-an nako ang mga rekomendasyon nga maagian usa sa duha ka on-line nga kurso.

Sa akong nasabtan, ang kurso sa Coursera gibayran, ug ang kurso Udacity: Intro sa TensorFlow para sa Lawom nga Pagkat-on posible nga makapasar “nga walay bayad, sa ato pa, sa walay bayad.”

Kontento sa kurso

Ang kurso naglangkob sa 9 nga mga leksyon.

Ang una nga seksyon kay pasiuna, diin isulti nila kanimo kung nganong gikinahanglan kini sa prinsipyo.

Ang leksyon #2 nahimo nga akong paborito. Yano ra kini aron masabtan ug gipakita usab ang mga katingalahan sa siyensya. Sa laktud, sa kini nga leksyon, dugang sa sukaranan nga kasayuran bahin sa mga neural network, gipakita sa mga tiglalang kung giunsa paggamit ang usa ka layer nga neural network aron masulbad ang problema sa pag-convert sa temperatura gikan sa Fahrenheit hangtod sa Celsius.

Kini usa ka tin-aw kaayo nga pananglitan. Naglingkod gihapon ko dinhi nga naghunahuna kung unsaon paghimo ug pagsulbad sa susama nga problema, apan alang lamang sa mga elektrisyan.

Ikasubo, ako mihunong sa dugang, tungod kay ang pagkat-on sa dili masabtan nga mga butang sa dili pamilyar nga pinulongan lisud kaayo. Ang nakaluwas kanako mao ang akong nakit-an sa Habré paghubad niini nga kurso ngadto sa Russian.

Ang paghubad gihimo uban ang taas nga kalidad, ang mga notebook sa Colab gihubad usab, mao nga akong gitan-aw ang orihinal ug ang hubad.

Ang Leksiyon Num. 3, sa pagkatinuod, usa ka pagpahaom sa mga materyales gikan sa opisyal nga TensorFlow tutorial. Sa kini nga panudlo, naggamit kami usa ka multilayer neural network aron mahibal-an kung giunsa ang pagklasipikar sa mga litrato sa mga sinina (Fashion MNIST dataset).

Ang mga leksyon Num. 4 ngadto sa Num. 7 usa usab ka pagpahaom sa tutorial. Apan tungod sa kamatuoran nga sila husto nga pagkahan-ay, dili kinahanglan nga masabtan ang pagkasunod-sunod sa pagtuon sa imong kaugalingon. Sa niini nga mga leksyon kita sa mubo nga gisulti mahitungod sa ultra-tukma nga neural network, sa unsa nga paagi sa pagdugang sa katukma sa pagbansay-bansay ug sa pagluwas sa modelo. Sa samang higayon, dungan natong sulbaron ang problema sa pagklasipikar sa mga iring ug iro sa hulagway.

Ang Leksyon Num. 8 usa ka hingpit nga lahi nga kurso, adunay lahi nga magtutudlo, ug ang kurso mismo kay lapad. Ang leksyon mahitungod sa time series. Tungod kay dili pa ako interesado niini, gi-scan ko kini sa diagonal.

Kini matapos sa leksyon #9, nga usa ka imbitasyon sa pagkuha sa usa ka libre nga kurso sa TensorFlow lite.

Unsa ang imong gusto ug dili gusto

Magsugod ko sa mga pro:

• Libre ang kurso
• Ang kurso naa sa TensorFlow 2. Ang pipila ka mga libro nga akong nakita ug ang pipila ka mga kurso sa Internet anaa sa TensorFlow 1. Wala ko kahibalo kon adunay dakong kalainan, apan nindot nga makat-on sa kasamtangan nga bersyon.
• Ang mga magtutudlo sa video dili makalagot (bisan pa sa Russian nga bersyon dili sila magbasa nga malipayon sama sa orihinal)
• Ang kurso wala magkinahanglan daghang oras
• Ang kurso wala maghimo kanimo nga maguol o wala’y paglaum. Ang mga buluhaton sa kurso yano ug adunay kanunay nga usa ka timaan sa porma sa Colab nga adunay husto nga solusyon kung adunay dili klaro (ug usa ka maayo nga katunga sa mga buluhaton dili klaro kanako)
• Dili kinahanglan nga i-install ang bisan unsang butang, ang tanan nga buluhaton sa laboratoryo sa kurso mahimo sa browser

Karon ang mga kontra:

• Adunay halos walay kontrol nga mga materyales. Walay mga pagsulay, walay mga buluhaton, walay bisan unsa nga pagsusi sa kahanas sa kurso
• Dili tanan sa akong mga notepad nagtrabaho ingon nga kinahanglan nila. Sa akong hunahuna sa ikatulo nga leksyon sa orihinal nga kurso sa English ang Colab naghulog usa ka sayup ug wala ako nahibal-an kung unsa ang buhaton niini.
• Sayon nga tan-awon lamang sa kompyuter. Tingali wala nako kini hingpit nga nasabtan, apan wala nako makit-an ang Udacity app sa akong smartphone. Ug ang mobile nga bersyon sa site dili mosanong, nga mao, hapit ang tibuuk nga lugar sa screen giokupahan sa menu sa nabigasyon, apan aron makita ang panguna nga sulud kinahanglan nimo nga mag-scroll sa tuo sa unahan sa lugar sa pagtan-aw. Usab, ang video dili matan-aw sa telepono. Dili gyud nimo makita ang bisan unsang butang sa usa ka screen nga adunay sukod nga sobra sa 6 ka pulgada.
• Ang pila ka mga butang sa kurso gi-chewed sa daghang mga higayon, apan sa parehas nga oras, ang kinahanglan gyud nga mga butang sa mga convolutional network mismo wala ma-chewed sa kurso. Wala gihapon nako masabti ang kinatibuk-ang katuyoan sa pipila ka mga ehersisyo (pananglitan, kung unsa ang Max Pooling).

Sumaryo

Sigurado nga nakatag-an ka na nga ang milagro wala mahitabo. Ug pagkahuman sa kini nga mubo nga kurso, imposible nga tinuud nga masabtan kung giunsa ang pagtrabaho sa mga neural network.

Siyempre, pagkahuman niini wala nako masulbad ang akong problema sa akong kaugalingon sa klasipikasyon sa mga litrato sa mga switch ug mga buton sa switchgears.

Apan sa kinatibuk-an ang kurso mapuslanon. Gipakita niini kung unsa nga mga butang ang mahimo sa TensorFlow ug kung unsang direksyon ang sunod nga buhaton.

Sa akong hunahuna kinahanglan nako nga makat-on una sa mga sukaranan sa Python ug magbasa sa mga libro sa Ruso kung giunsa ang pagtrabaho sa mga neural network, ug dayon kuhaa ang TensorFlow.

Sa konklusyon, gusto kong magpasalamat sa akong mga higala sa pagduso kanako sa pagsulat sa unang artikulo sa Habr ug pagtabang kanako sa pag-format niini.

PS Malipay ako nga makita ang imong mga komento ug bisan unsang makaayo nga pagsaway.

Source: www.habr.com