Nire bizitza heldu osoan, edari energetikoa izan naiz (ez, orain ez gara propietate zalantzazkoak dituen edari bati buruz ari).
Inoiz ez zait bereziki interesatu informazio teknologien mundua, eta nekez biderkatu ere egin ditzaket matrizeak paper batean. Eta ez nuen inoiz hau behar izan, nire lanaren zehaztasunak apur bat uler dezazun, istorio zoragarri bat partekatu ahal izateko. Lankideei behin eskatu nien Excel kalkulu orri batean egiteko lana, lanaldi erdia pasa zen, haiengana joan nintzen, eta haiek eserita zeuden eta datuak kalkulagailuan laburtzen ari ziren, hori bai, botoiak dituen kalkulagailu beltz arrunt batean. Tira, zer-nolako sare neuronalez hitz egin dezakegu honen ondoren?... Horregatik, ez nuen inoiz aurrebaldintza berezirik izan IT munduan murgiltzeko. Baina, esaten duten bezala, "on dago ez gauden lekuan", nire lagunek burrunba egin zidaten errealitate areagotuari buruz, neurona-sareei buruz, programazio-lengoaiei buruz (batez ere Python-i buruz).
Hitzetan oso sinplea zirudien, eta erabaki nuen zergatik ez menperatu arte magiko hau nire jarduera eremuan aplikatzeko.
Artikulu honetan, Python-en oinarriak menderatzeko nire saiakerak saltatuko ditut eta zurekin partekatuko ditut Udacity-ren TensorFlow doako ikastaroari buruzko nire inpresioak.
Sarrera
Hasteko, nabarmentzekoa da energiaren industrian 11 urte igaro ondoren, dena eta baita apur bat gehiago ere (zure erantzukizunen arabera) jakin eta egin dezakezunean, gauza guztiz berriak ikasteak - alde batetik, ilusio handia eragiten duela, baina, bestetik, min fisikoa bihurtzen da "nire buruan engranajeak".
Oraindik ez ditut guztiz ulertzen programazioaren eta ikaskuntza automatikoaren oinarrizko kontzeptu guztiak, beraz, ez nauzue gogorregi epaitu behar. Nire artikulua software garapenetik urrun dauden ni bezalako jendearentzat interesgarria eta erabilgarria izatea espero dut.
Ikastaroaren ikuspegi orokorrari ekin aurretik, hura aztertzeko gutxienez Python-en ezagutza minimoa beharko duzula esango dut. Manikinentzako liburu pare bat irakur ditzakezu (Ni ere hasi naiz Stepic-i buruzko ikastaro bat egiten, baina oraindik ez dut guztiz menperatu).
TensorFlow ikastaroak berak ez du eraikuntza konplexurik edukiko, baina liburutegiak zergatik inportatzen diren, funtzio bat nola definitzen den eta zerbait ordezkatzen den ulertu beharko da.
Zergatik TensorFlow eta Udacity?
Nire prestakuntzaren helburu nagusia sare neuronalak erabiliz instalazio elektrikoko elementuen argazkiak ezagutu nahi izatea zen.
TensorFlow aukeratu nuen nire lagunen berri izan nuelako. Eta ulertzen dudanez, ikastaro hau nahiko ezaguna da.
Saiatu nintzen ofizialetik ikasten hasten .
Eta orduan bi arazorekin topo egin nuen.
- Material didaktiko asko dago, eta hainbat motatakoak dira. Oso zaila egin zitzaidan irudiak ezagutzeko arazoa konpontzeko irudi gutxi-asko osatua sortzea.
- Behar ditudan artikulu gehienak ez dira errusierara itzuli. Gertatu zen txikitan alemana ikasi nuela eta orain, haur sobietar askok bezala, ez dakit ez alemana ez ingelesa. Noski, helduen bizitzan zehar, ingelesa menperatzen saiatu nintzen, baina irudian bezalako zerbait atera zen.
Webgune ofizialean arakatu ondoren, jarraitzeko gomendioak aurkitu ditut .
Ulertzen dudanez, Coursera-ri buruzko ikastaroa ordainduta zegoen, eta ikastaroa «doan, hau da, ezer gabe» pasatzea posible zen.
Ikastaroaren edukia
Ikastaroak 9 ikasgai ditu.
Lehenengo atala sarrera da, non esango dizute zergatik behar den printzipioz.
2. ikasgaia nire gogokoena izan da. Ulertzea nahiko erraza zen eta zientziaren mirariak ere frogatzen zituen. Laburbilduz, ikasgai honetan, sare neuronalei buruzko oinarrizko informazioaz gain, sortzaileek geruza bakarreko neurona sare bat nola erabili erakusten dute Fahrenheit-etik Celsius-era tenperatura bihurtzeko arazoa konpontzeko.
Hau benetan adibide argia da. Oraindik hemen eserita nago antzeko arazo bat nola asmatu eta nola konpondu pentsatzen, baina elektrizistarentzat bakarrik.
Zoritxarrez, gehiago gelditu nintzen, hizkuntza ezezagun batean gauza ulergaitzak ikastea nahiko zaila delako. Salbatu ninduena Habré-n aurkitu nuena izan zen .
Itzulpena kalitate handikoa izan zen, Colab koadernoak ere itzulita zeuden, beraz, jatorrizkoa zein itzulpena begiratu nuen gero.
3. ikasgaia, hain zuzen ere, TensorFlow tutorial ofizialeko materialen egokitzapena da. Tutorial honetan, geruza anitzeko neurona-sare bat erabiltzen dugu arropa argazkiak nola sailkatzen diren ikasteko (Fashion MNIST datu-multzoa).
4tik 7ra bitarteko ikasgaiak ere tutoretzaren egokitzapena dira. Baina behar bezala antolatuta daudenez, ez dago ikasketen sekuentzia zuk zeuk ulertu beharrik. Ikasgai hauetan sare neuronal ultrazehatzak, entrenamenduaren zehaztasuna areagotu eta eredua nola gorde, azalduko digute labur. Aldi berean, aldi berean konponduko dugu irudian katuak eta txakurrak sailkatzeko arazoa.
8. ikasgaia guztiz aparteko ikastaroa da, beste irakasle bat dago eta ikastaroa bera nahiko zabala da. Ikasgaia denbora serieari buruzkoa da. Oraindik interesatzen ez zaidanez, diagonalean eskaneatu dut.
Hau #9 ikasgaiarekin amaitzen da, hau da, TensorFlow lite-ri buruzko doako ikastaro bat egiteko gonbidapena.
Gustatu zaizuna eta gustatu ez zaizuna
Profesionalekin hasiko naiz:
- Ikastaroa doakoa da
- Ikastaroa TensorFlow 2-n dago. Ikusi nituen testuliburu batzuk eta Interneten dauden ikastaro batzuk TensorFlow 1-en zeuden. Ez dakit alde handirik dagoen, baina polita da oraingo bertsioa ikastea.
- Bideoko irakasleak ez dira gogaikarria (errusierazko bertsioan jatorrizkoan bezain alai irakurtzen ez duten arren)
- Ikastaroak ez du denbora asko behar
- Ikastaroak ez zaitu triste edo esperantzarik sortzen. Ikastaroko atazak sinpleak dira eta beti dago Colab-en iradokizun bat irtenbide zuzena duen zerbait argi ez badago (eta zereginen erdia ez zitzaidan argi geratu).
- Ez dago ezer instalatu beharrik, ikastaroaren laborategiko lan guztiak nabigatzailean egin daitezke
Orain txarrak:
- Ia ez dago kontrol-materialik. Ez probarik, ez zereginik, ez ezer ikastaroaren mendetasuna nolabait egiaztatzeko
- Nire koaderno guztiek ez zuten behar bezala funtzionatu. Uste dut ingeleseko jatorrizko ikastaroaren hirugarren ikasgaian Colab akats bat bota zuela eta ez nekiela zer egin horrekin
- Erosoa ordenagailuan soilik ikusteko. Agian ez nuen guztiz ulertu, baina ezin izan nuen Udacity aplikazioa aurkitu nire telefonoan. Eta webgunearen bertsio mugikorra ez da responsive, hau da, ia pantaila-eremu osoa nabigazio menuak hartzen du, baina eduki nagusia ikusteko eskuinera joan behar da ikusteko eremutik haratago. Gainera, bideoa ezin da telefonoz ikusi. Ezin duzu ezer ikusi 6 hazbete pasatxo neurtzen dituen pantaila batean.
- Ikastaroko gauza batzuk hainbat aldiz mastekatzen dira, baina, aldi berean, sare konbolutiboetan bertan beharrezkoak diren gauzak ez dira ikastaroan murtxikatzen. Oraindik ez nuen ulertzen ariketa batzuen helburu orokorra (adibidez, Max Pooling zertarako den).
Laburpena
Segur aski dagoeneko asmatu duzu miraria ez zela gertatu. Eta ikastaro labur hau amaitu ondoren, ezinezkoa da sare neuronalak nola funtzionatzen duten benetan ulertzea.
Noski, honen ondoren ezin izan nuen nire arazoa konpontzen nire kabuz etengailuen eta botoien argazkien sailkapenarekin.
Baina orokorrean ikastaroa erabilgarria da. TensorFlow-ekin zer gauza egin daitezkeen eta gero zein norabide hartu behar den erakusten du.
Uste dut lehenik Python-en oinarriak ikasi behar ditudala eta errusieraz liburuak irakurri behar ditudala sare neuronalak nola funtzionatzen duen, eta gero TensorFlow hartu.
Amaitzeko, eskerrak eman nahi dizkiet nire lagunei Habr-i buruzko lehen artikulua idaztera bultzatzeagatik eta formatzen laguntzeagatik.
PS Pozik egongo naiz zure iruzkinak eta edozein kritika eraikitzaileak ikusteaz.
Iturria: www.habr.com