{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning","title":{"rendered":"Come un energetico ha studiato le reti neurali e panoramica del corso gratuito \"Udacity: Introduzione a TensorFlow per l'apprendimento profondo\"","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Per tutta la mia vita consapevole, sono stato un energetico (no, non sto parlando di una bevanda con propriet\u00e0 dubbie). <\/p>\n<p>Non mi sono mai interessato particolarmente al mondo delle tecnologie informatiche e, per dire la verit\u00e0, nemmeno sono in grado di moltiplicare delle matrici su un foglio. E non ne ho mai avuto bisogno, per farvi capire un po' la specificit\u00e0 del mio lavoro, posso condividere una storia interessante. Un giorno chiesi ai miei colleghi di fare un lavoro su Excel \u2013 un foglio di calcolo; pass\u00f2 met\u00e0 della giornata lavorativa e mi avvicinai a loro, mentre loro sedevano a sommare i dati su una calcolatrice, s\u00ec, s\u00ec, su una comune calcolatrice nera con i tasti. E dopo questo, di che reti neurali possiamo parlare?.. Quindi non ho mai avuto particolari premesse per immergermi nel mondo dell'IT. Ma, come si suol dire, \"\u00e8 bello l\u00e0 dove non siamo\", i miei amici mi hanno riempito le orecchie parlando di realt\u00e0 aumentata, di reti neurali, di linguaggi di programmazione (soprattutto di Python).<\/p>\n<p>A parole sembrava piuttosto semplice, e ho deciso di provare a padroneggiare quest'arte magica da applicare nel mio campo.<\/p>\n<p>In questo articolo tralascer\u00f2 i miei tentativi di apprendere le basi di Python e condivider\u00f2 le mie impressioni sul corso gratuito di TensorFlow di Udacity.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come un energetico ha studiato le reti neurali e panoramica del corso gratuito &quot;Udacity: Introduzione a TensorFlow per l&#039;apprendimento profondo&quot;\" 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> Introduzione<\/h2>\n<p>\nPer cominciare, \u00e8 importante notare che dopo 11 anni nell'energia, quando sai e puoi fare tutto e anche un po' di pi\u00f9 (secondo il tuo ambito di responsabilit\u00e0), l'apprendimento di cose completamente nuove \u2013 da un lato suscita un entusiasmo travolgente, ma dall'altro \u2013 si traduce in un dolore fisico delle 'ingranaggi nella testa'.<\/p>\n<p>Non riesco ancora a comprendere appieno tutti i concetti di base della programmazione e dell'apprendimento automatico, quindi non dovresti giudicarmi severamente. Spero che il mio articolo risulti interessante e utile a persone simili a me \u2013 lontane dallo sviluppo software.<\/p>\n<p>Prima di passare alla recensione del corso, voglio dire che per studiarlo \u00e8 necessaria almeno una minima conoscenza di Python. Puoi leggere un paio di libri per principianti (ho anche iniziato un corso su Stepic, ma non l'ho ancora completato). <\/p>\n<p>Nel corso di TensorFlow non ci saranno costrutti complessi, ma sar\u00e0 necessario comprendere perch\u00e9 vengono importate le librerie, come viene definita una funzione e perch\u00e9 in essa viene inserito qualcosa.<\/p>\n<h2> Perch\u00e9 TensorFlow e Udacity? <\/h2>\n<p>\nIl mio obiettivo principale nell'apprendimento \u00e8 stato il desiderio di riconoscere fotografie di elementi di impianti elettrici tramite reti neurali. <\/p>\n<p>Ho scelto TensorFlow perch\u00e9 ne ho sentito parlare dai miei amici. E da quello che ho capito, questo corso \u00e8 abbastanza popolare.<\/p>\n<p>Ho cercato di iniziare a studiare con il <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/tutorials\"> tutorial ufficiale <\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>E mi sono subito scontrato con due problemi.<\/p>\n<ul>\n<li>Ci sono molti materiali didattici, e sono disorganizzati. Era molto difficile per me costruire almeno un quadro pi\u00f9 o meno coerente per risolvere il problema del riconoscimento delle immagini. <\/li>\n<li>La maggior parte degli articoli di cui avevo bisogno non \u00e8 tradotta in russo. \u00c8 andata cos\u00ec che da bambino ho studiato il tedesco e ora, come molti bambini sovietici, non parlo n\u00e9 tedesco n\u00e9 inglese. Certo, nel corso della mia vita consapevole, ho cercato di imparare l'inglese, ma \u00e8 andata pi\u00f9 o meno cos\u00ec come si vede nell'immagine. <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Come un energetico ha studiato le reti neurali e panoramica del corso gratuito &quot;Udacity: Introduzione a TensorFlow per l&#039;apprendimento profondo&quot;\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/44250d475745cf02ee7126e31f695c3b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nCercando ulteriormente sul sito ufficiale, ho trovato raccomandazioni per seguire <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/resources\/learn-ml\/basics-of-machine-learning\/\"> uno dei due corsi online<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Come ho capito, il corso su Coursera era a pagamento, mentre il corso <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.udacity.com\/course\/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187\"> Udacity: Introduzione a TensorFlow per il Deep Learning<\/a><\/noindex> poteva essere seguito \"senza costi, cio\u00e8 gratuitamente\".<\/p>\n<h2> Contenuto del corso<\/h2>\n<p>\nIl corso \u00e8 composto da 9 lezioni. <\/p>\n<p>La prima sezione \u00e8 introduttiva, dove verr\u00e0 spiegato a cosa serve.<\/p>\n<p>La lezione n. 2 \u00e8 stata la mia preferita. Era abbastanza semplice da comprendere e presentava le meraviglie della scienza. In breve, in questa lezione, oltre a informazioni fondamentali sulle reti neurali, i creatori mostrano come utilizzare una rete neurale a singolo strato per risolvere il problema della conversione della temperatura da gradi Fahrenheit a gradi Celsius.<\/p>\n<p>\u00c8 davvero un esempio molto visivo. Ancora adesso sto riflettendo su come inventare e risolvere un compito simile, ma solo per l'elettricit\u00e0.<\/p>\n<p>Sfortunatamente, ho incontrato delle difficolt\u00e0 perch\u00e9 imparare cose incomprensibili in una lingua sconosciuta \u00e8 piuttosto complicato. Mi ha salvato il fatto di aver trovato su Habr <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/453482\/\">la traduzione di questo corso in russo<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>La traduzione \u00e8 stata eseguita in modo qualitativo, anche i notebook Colab sono stati tradotti, quindi ho continuato a consultare sia l'originale che la traduzione.<\/p>\n<p>La lezione n. 3 \u00e8 essenzialmente una rielaborazione dei materiali del tutorial ufficiale di TensorFlow. In questa lezione, utilizzeremo una rete neurale multilivello per classificare immagini di abbigliamento (dataset Fashion MNIST).<\/p>\n<p>Le lezioni da n. 4 a n. 7 sono anche esse una rielaborazione del tutorial. Tuttavia, poich\u00e9 sono ben organizzate, non \u00e8 necessario districarsi nella sequenza di apprendimento. Queste lezioni ci forniranno una breve panoramica sulle reti neurali altamente performanti, su come migliorare l'accuratezza dell\u2019apprendimento e su come salvare un modello. Durante il corso, affronteremo anche il compito di classificare immagini di gatti e cani.<\/p>\n<p>La lezione n. 8 rappresenta un corso a parte, con un altro docente, e il corso \u00e8 abbastanza ampio. \u00c8 dedicato alle serie temporali. Poich\u00e9 attualmente non mi interessa, l'ho esaminato rapidamente.<\/p>\n<p>A chiudere, c'\u00e8 la lezione n. 9, che \u00e8 un invito a seguire un corso gratuito su TensorFlow Lite.<\/p>\n<h2> Cosa mi \u00e8 piaciuto e cosa non mi \u00e8 piaciuto<\/h2>\n<p>\nInizier\u00f2 dai lati positivi:<\/p>\n<ul>\n<li> Il corso \u00e8 gratuito <\/li>\n<li> Corso su TensorFlow 2. Alcuni libri di testo e alcuni corsi online che ho visto erano basati su TensorFlow 1. Non so se ci siano differenze significative, ma \u00e8 bello imparare l'ultima versione. <\/li>\n<li> I docenti nei video non risultano fastidiosi (anche se nella versione russa leggono in modo meno energico rispetto all'originale) <\/li>\n<li> Il corso non richiede molto tempo<\/li>\n<li> Il corso non trasmette un senso di tristezza e disperazione. Gli esercizi sono semplici e c'\u00e8 sempre un suggerimento sotto forma di Colab con la soluzione corretta, nel caso qualcosa non sia chiaro (e a me \u00e8 sembrato che almeno met\u00e0 degli esercizi non fosse chiara) <\/li>\n<li> Non \u00e8 necessario installare nulla, tutti i laboratori del corso possono essere svolti nel browser<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nOra i lati negativi:<\/p>\n<ul>\n<li> Non ci sono praticamente materiali di controllo. Nessun test, nessun esercizio, nulla per verificare l'apprendimento del corso <\/li>\n<li> Non tutti i notebook funzionavano come dovrebbero. Credo che nel terzo lezione del corso originale in inglese Colab mostrasse un errore e non sapevo cosa fare. <\/li>\n<li> \u00c8 comodo guardare solo sul computer. Forse non ho capito del tutto, ma non ho trovato l'app Udacity sul mio smartphone. E la versione mobile del sito non \u00e8 adattativa, il che significa che quasi tutto lo schermo \u00e8 occupato dal menu di navigazione; per vedere il contenuto principale, bisogna scorrere a destra oltre l'area visibile. Inoltre, non \u00e8 possibile vedere i video sul telefono. Su uno schermo di poco pi\u00f9 di 6 pollici non si riesce a distinguere nulla.<\/li>\n<li>Alcune cose nel corso vengono spiegate pi\u00f9 volte, ma le cose veramente necessarie riguardo le reti convoluzionali non vengono chiarite. Non ho capito la reale finalit\u00e0 di alcune esercitazioni (per esempio, a cosa serve il Max Pooling). <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2> Riepilogo<\/h2>\n<p>\nSicuramente avrete gi\u00e0 intuito che non \u00e8 successo alcun miracolo. E dopo aver completato questo breve corso, \u00e8 impossibile comprendere a fondo come funzionano le reti neurali.<\/p>\n<p>Certo, non sono riuscito a risolvere autonomamente il mio problema di classificazione delle foto degli interruttori e dei pulsanti negli apparecchi di distribuzione. <\/p>\n<p>Tuttavia, nel complesso il corso \u00e8 utile. Dimostra quali cose si possono fare con TensorFlow e in quale direzione continuare a muoversi. <\/p>\n<p>Penso che prima di tutto dovrei approfondire le basi di Python e leggere libri in lingua russa su come funzionano le reti neurali, e poi passare a TensorFlow.<\/p>\n<p>In conclusione, vorrei ringraziare i miei amici per avermi spinto a scrivere il mio primo articolo su \u00abHabr\u00bb e per avermi aiutato a formattarlo.<\/p>\n<p>P.S. Sar\u00f2 felice di ricevere i vostri commenti e qualsiasi critica costruttiva.<br \/>\n<br \/>Fonte: <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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