{"id":56370,"date":"2020-02-11T00:00:00","date_gmt":"2020-02-10T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning"},"modified":"2020-02-18T14:04:38","modified_gmt":"2020-02-18T11:04:38","slug":"kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning","title":{"rendered":"Comment un \u00e9lectricien a \u00e9tudi\u00e9 les r\u00e9seaux neuronaux et aper\u00e7u du cours gratuit \u00ab Udacity : Introduction \u00e0 TensorFlow pour l'apprentissage en profondeur \u00bb","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Toute ma vie consciente, j\u2019ai \u00e9t\u00e9 \u00e9nerg\u00e9ticien (non, je ne parle pas ici d'une boisson aux propri\u00e9t\u00e9s douteuses). <\/p>\n<p>Je n'ai jamais particuli\u00e8rement \u00e9t\u00e9 int\u00e9ress\u00e9 par le monde des technologies de l'information, et m\u00eame, je serais \u00e0 peine capable de multiplier des matrices sur un bout de papier. Et cela ne m'a jamais \u00e9t\u00e9 n\u00e9cessaire. Pour que vous compreniez un peu la sp\u00e9cificit\u00e9 de mon travail, je peux partager une histoire. Un jour, j'ai demand\u00e9 \u00e0 mes coll\u00e8gues de faire un travail sur Excel - la feuille de calcul, la moiti\u00e9 de la journ\u00e9e \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 pass\u00e9e, je vais les voir, et ils sont assis \u00e0 additionner des donn\u00e9es sur une calculatrice, oui, oui, sur une simple calculatrice noire avec des boutons. Alors, de quelles r\u00e9seaux neuronaux peut-on parler apr\u00e8s \u00e7a ?... Donc, je n'avais jamais eu de r\u00e9elles pr\u00e9dispositions \u00e0 plonger dans le monde de l'IT. Mais, comme on dit, \u00ab bien l\u00e0 o\u00f9 nous ne sommes pas \u00bb, mes amis m'ont repet\u00e9 sans cesse tout sur la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, sur les r\u00e9seaux neuronaux, sur les langages de programmation (principalement sur Python).<\/p>\n<p>En th\u00e9orie, cela paraissait assez simple, et j'ai d\u00e9cid\u00e9 pourquoi ne pas ma\u00eetriser cet art magique pour l'appliquer dans mon domaine d'activit\u00e9.<\/p>\n<p>Dans cet article, je passerai sous silence mes tentatives d'apprendre les bases de Python et je partagerai avec vous mes impressions sur le cours gratuit de TensorFlow propos\u00e9 par Udacity.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Comment un \u00e9lectricien a \u00e9tudi\u00e9 les r\u00e9seaux neuronaux et aper\u00e7u du cours gratuit \u00ab Udacity : Introduction \u00e0 TensorFlow pour l&#039;apprentissage en profondeur \u00bb\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/d8955ee8fd84fe551521a7675f425073.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2> Introduction<\/h2>\n<p>\nTout d'abord, il convient de noter qu'apr\u00e8s 11 ans dans l'\u00e9nergie, lorsque vous savez et pouvez tout faire, voire un peu plus (selon votre champ de responsabilit\u00e9s), apprendre des choses radicalement nouvelles - d'un c\u00f4t\u00e9, \u00e7a suscite un enthousiasme d\u00e9bordant, mais de l'autre, cela se traduit par une douleur physique des \u00ab rouages dans la t\u00eate \u00bb.<\/p>\n<p>Je n'ai toujours pas pleinement compris tous les concepts de base de la programmation et de l'apprentissage automatique, donc je ne devrais pas \u00eatre jug\u00e9 trop s\u00e9v\u00e8rement. J'esp\u00e8re que mon article sera int\u00e9ressant et utile pour ceux qui, comme moi, sont \u00e9loign\u00e9s du d\u00e9veloppement de logiciels.<\/p>\n<p>Avant de passer \u00e0 la revue du cours, je dirai qu'il faut au moins une connaissance minimale de Python pour l'\u00e9tudier. On peut lire deux ou trois livres pour les nuls (j'ai m\u00eame commenc\u00e9 \u00e0 suivre un cours sur Stepic, mais je ne l'ai pas encore termin\u00e9). <\/p>\n<p>Dans le cours sur TensorFlow, il n\u2019y aura pas de constructions complexes, mais il sera n\u00e9cessaire de comprendre pourquoi les biblioth\u00e8ques sont import\u00e9es, comment une fonction est d\u00e9finie et pourquoi quelque chose y est ins\u00e9r\u00e9.<\/p>\n<h2> Pourquoi TensorFlow et Udacity ? <\/h2>\n<p>\nL'objectif principal de ma formation \u00e9tait de reconna\u00eetre des photos d'\u00e9l\u00e9ments d'installations \u00e9lectriques \u00e0 l'aide de r\u00e9seaux neuronaux. <\/p>\n<p>J'ai choisi TensorFlow parce que j'en avais entendu parler par mes amis. Et comme je l'ai compris, ce cours est assez populaire.<\/p>\n<p>J'ai essay\u00e9 de commencer par la <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/tutorials\"> tutoriel officiel <\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Et je suis imm\u00e9diatement confront\u00e9 \u00e0 deux probl\u00e8mes.<\/p>\n<ul>\n<li>Il y a beaucoup de mat\u00e9riel d'apprentissage et il est d\u00e9sordonn\u00e9. Il m'a \u00e9t\u00e9 tr\u00e8s difficile de constituer au moins une image coh\u00e9rente pour r\u00e9soudre la t\u00e2che de reconnaissance d'images. <\/li>\n<li>La plupart des articles dont j'avais besoin n'\u00e9taient pas traduits en russe. Il se trouve qu'en tant qu'enfant, j'apprenais l'allemand et maintenant, comme beaucoup d'enfants sovi\u00e9tiques, je ne sais ni l'allemand ni l'anglais. Bien s\u00fbr, tout au long de ma vie consciente, j'ai essay\u00e9 d'apprendre l'anglais, mais cela a donn\u00e9 \u00e0 peu pr\u00e8s le r\u00e9sultat que l'on voit sur l'image. <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Comment un \u00e9lectricien a \u00e9tudi\u00e9 les r\u00e9seaux neuronaux et aper\u00e7u du cours gratuit \u00ab Udacity : Introduction \u00e0 TensorFlow pour l&#039;apprentissage en profondeur \u00bb\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/44250d475745cf02ee7126e31f695c3b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEn fouillant davantage sur le site officiel, j'ai trouv\u00e9 des recommandations pour suivre <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/resources\/learn-ml\/basics-of-machine-learning\/\"> l'un des deux cours en ligne<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Comme je l'ai compris, le cours sur Coursera \u00e9tait payant, tandis que le cours <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.udacity.com\/course\/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187\"> Udacity : Introduction \u00e0 TensorFlow pour l'apprentissage profond<\/a><\/noindex> pouvait \u00eatre suivi \u00ab gratuitement, c'est-\u00e0-dire sans frais \u00bb.<\/p>\n<h2> Le contenu du cours<\/h2>\n<p>\nLe cours se compose de 9 le\u00e7ons. <\/p>\n<p>La toute premi\u00e8re section est d'introduction, o\u00f9 ils expliquent \u00e0 quoi il est essentiellement destin\u00e9.<\/p>\n<p>La le\u00e7on n\u00b0 2 a \u00e9t\u00e9 ma pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e. Elle \u00e9tait suffisamment simple pour \u00eatre comprise, tout en illustrant des merveilles scientifiques. En r\u00e9sum\u00e9, dans cette le\u00e7on, en plus des informations de base sur les r\u00e9seaux neuronaux, les cr\u00e9ateurs montrent comment utiliser un r\u00e9seau neuronal \u00e0 une couche pour r\u00e9soudre la t\u00e2che de conversion de la temp\u00e9rature de Fahrenheit en Celsius.<\/p>\n<p>C'est vraiment un exemple tr\u00e8s illustratif. Je suis encore en train de r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 comment concevoir et r\u00e9soudre une t\u00e2che similaire, mais uniquement en \u00e9lectricit\u00e9.<\/p>\n<p>Malheureusement, je me suis bloqu\u00e9 par la suite, car apprendre des choses incompr\u00e9hensibles dans une langue \u00e9trang\u00e8re est assez difficile. Ce qui m'a sauv\u00e9, c'est que j'ai trouv\u00e9 sur Habr <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/453482\/\">la traduction de ce cours en russe<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>La traduction a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e avec soin, les notebooks Colab ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 traduits, donc par la suite, je me suis r\u00e9f\u00e9r\u00e9 \u00e0 la fois \u00e0 l'original et \u00e0 la traduction.<\/p>\n<p>La le\u00e7on n\u00b0 3 est en fait une r\u00e9\u00e9criture du mat\u00e9riel du tutoriel officiel de TensorFlow. Dans cette le\u00e7on, nous apprenons \u00e0 classer des images de v\u00eatements \u00e0 l'aide d'un r\u00e9seau neuronal \u00e0 plusieurs couches (ensemble de donn\u00e9es Fashion MNIST).<\/p>\n<p>Les le\u00e7ons n\u00b0 4 \u00e0 7 sont \u00e9galement une adaptation du tutoriel. Cependant, comme elles sont bien organis\u00e9es, il n'est pas n\u00e9cessaire de comprendre soi-m\u00eame la s\u00e9quence d'apprentissage. Dans ces le\u00e7ons, nous allons bri\u00e8vement parler des r\u00e9seaux neuronaux tr\u00e8s pr\u00e9cis, de la mani\u00e8re d'am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de l'apprentissage et de conserver le mod\u00e8le. En parall\u00e8le, nous allons r\u00e9soudre la t\u00e2che de classification des chats et des chiens sur une image.<\/p>\n<p>La le\u00e7on n\u00b0 8 constitue un cours distinct, avec un autre enseignant, et le contenu du cours est assez volumineux. Cette le\u00e7on est consacr\u00e9e aux s\u00e9ries temporelles. Comme cela ne m'int\u00e9resse pas pour le moment, je l'ai survol\u00e9e.<\/p>\n<p>La le\u00e7on n\u00b0 9 conclut le tout, et elle invite \u00e0 suivre un cours gratuit sur TensorFlow Lite.<\/p>\n<h2> Ce que j'ai aim\u00e9 et ce que je n'ai pas aim\u00e9<\/h2>\n<p>\nJe commencerai par les points positifs :<\/p>\n<ul>\n<li> Le cours est gratuit. <\/li>\n<li> Le cours est sur TensorFlow 2. Certains manuels et certains cours en ligne que j'ai vus \u00e9taient sur TensorFlow 1. Je ne sais pas s'il y a une grande diff\u00e9rence, mais c'est agr\u00e9able d'apprendre la version actuelle. <\/li>\n<li> Les enseignants dans les vid\u00e9os ne sont pas aga\u00e7ants (bien que dans la version russe, ils ne lisent pas aussi dynamiquement que dans l'original). <\/li>\n<li> Le cours ne prend pas beaucoup de temps.<\/li>\n<li> Le cours ne plonge pas dans un sentiment de tristesse et de d\u00e9sespoir. Les t\u00e2ches du cours sont simples et il y a toujours un indice sous la forme d'un Colab avec la solution correcte, si quelque chose n'est pas clair (et pour moi, une bonne moiti\u00e9 des probl\u00e8mes \u00e9tait floue). <\/li>\n<li> Il n'est pas n\u00e9cessaire d'installer quoi que ce soit ; tous les travaux pratiques du cours peuvent \u00eatre r\u00e9alis\u00e9s dans le navigateur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nMaintenant, les points n\u00e9gatifs :<\/p>\n<ul>\n<li> Il n'y a pratiquement aucun mat\u00e9riel d'\u00e9valuation. Pas de tests, pas de probl\u00e8mes, rien pour v\u00e9rifier l'assimilation du cours. <\/li>\n<li> Tous mes notebooks ne fonctionnaient pas comme pr\u00e9vu. Je pense qu'au troisi\u00e8me cours de la version originale en anglais, Colab a donn\u00e9 une erreur, et je ne savais pas quoi en faire. <\/li>\n<li> Il est pratique de regarder uniquement sur un ordinateur. Peut-\u00eatre que je ne me suis pas compl\u00e8tement familiaris\u00e9, mais je n'ai pas trouv\u00e9 l'application Udacity sur mon smartphone. La version mobile du site n'est pas adaptable, c'est-\u00e0-dire que presque toute la zone de l'\u00e9cran est occup\u00e9e par le menu de navigation, et pour voir le contenu principal, il faut faire d\u00e9filer vers la droite hors de la zone de visualisation. De plus, les vid\u00e9os ne peuvent pas \u00eatre visionn\u00e9es sur le t\u00e9l\u00e9phone. Sur un \u00e9cran de plus de 6 pouces, on ne voit rien clairement.<\/li>\n<li>Certain aspects of the course are explained multiple times, yet the truly essential topics regarding convolutional networks are not elaborated upon. I never grasped the overall purpose of some exercises (for instance, the utility of Max Pooling). <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2> R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n<p>\nYou probably already guessed that no miracle happened. After completing this short course, it's impossible to genuinely understand how neural networks work.<\/p>\n<p>Of course, I couldn't independently resolve my issue of classifying photos of switches and buttons in distribution devices afterward. <\/p>\n<p>But overall, the course is useful. It demonstrates what can be accomplished with TensorFlow and the direction to take next. <\/p>\n<p>I think I need to brush up on the basics of Python and read books in French on how neural networks work before diving into TensorFlow.<\/p>\n<p>In conclusion, I want to thank my friends for encouraging me to write my first article on 'Habr' and for helping me format it.<\/p>\n<p>P.S. I look forward to your comments and any constructive criticism.<br \/>\n<br \/>Source : <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487950\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u0441\u044e \u0441\u0432\u043e\u044e \u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c, \u044f \u0431\u044b\u043b \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0435\u0442\u0438\u043a\u043e\u043c (\u043d\u0435\u0442, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0440\u0435\u0447\u044c \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0442\u043a\u0435 \u0441 \u0441\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438). \u042f \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043d\u0435 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