Менің ересек өмірімде мен энергетикалық сусын болдым (жоқ, қазір біз күмәнді қасиеттері бар сусын туралы айтпаймыз).
Мен ешқашан ақпараттық технологиялар әлеміне ерекше қызыққан емеспін, тіпті қағаздағы матрицаларды көбейте алмаймын. Маған бұл ешқашан керек емес еді, сіз менің жұмысымның ерекшеліктері туралы аздап түсінуіңіз үшін мен керемет оқиғамен бөлісе аламын. Бірде мен әріптестерімнен Excel кестесінде жұмыс істеуді өтіндім, жұмыс күнінің жартысы өтіп кетті, мен оларға бардым, олар отырып калькуляторда, иә, түймелері бар қарапайым қара калькуляторда деректерді қорытындылап жатыр. Ендеше, осыдан кейін қандай нейрондық желілер туралы айтуға болады?.. Сондықтан менде IT әлеміне ену үшін ешқашан ерекше алғышарттар болған емес. Бірақ, олар айтқандай, «біз жоқ жерде жақсы», менің достарым кеңейтілген шындық, нейрондық желілер, бағдарламалау тілдері туралы (негізінен Python туралы) құлағымды шуылдатты.
Сөзбен айтқанда, бұл өте қарапайым көрінді, мен оны өз қызмет саласында қолдану үшін неге бұл сиқырлы өнерді меңгермеске деп шештім.
Бұл мақалада мен Python негіздерін меңгеру әрекеттерін өткізіп жіберемін және Udacity тегін TensorFlow курсынан алған әсеріммен бөлісемін.
Кіріспе
Алдымен айта кететін жайт, энергетика саласында 11 жыл өткеннен кейін, сіз бәрін біліп, жасай алатын болсаңыз және одан да көп нәрсені жасай аласыз (өз міндеттеріңізге сәйкес), түбегейлі жаңа нәрселерді үйрену - бір жағынан, үлкен құлшыныс тудырады, бірақ екінші жағынан - физикалық ауырсынуға айналады «менің басымдағы тісті.
Мен әлі күнге дейін бағдарламалау мен машиналық оқытудың барлық негізгі ұғымдарын толық түсінбеймін, сондықтан мені тым қатал сынға алмау керек. Менің мақалам мен сияқты бағдарламалық жасақтама әзірлеуден алыс адамдарға қызықты және пайдалы болады деп үміттенемін.
Курсқа шолу жасамас бұрын, оны оқу үшін сізге Python туралы ең аз білім қажет екенін айтайын. Манекендерге арналған бірнеше кітапты оқуға болады (мен де Степик бойынша курсты бастадым, бірақ әлі толық меңгерген жоқпын).
TensorFlow курсының өзі күрделі құрылымдарды қамтымайды, бірақ кітапханалар неліктен импортталатынын, функция қалай анықталғанын және неге оған бір нәрсе ауыстырылғанын түсіну қажет.
Неліктен TensorFlow және Udacity?
Тренингтің негізгі мақсаты нейрондық желілер арқылы электр қондырғыларының элементтерінің фотосуреттерін тануға ұмтылу болды.
Мен TensorFlow-ті таңдадым, себебі бұл туралы достарымнан естідім. Менің түсінуімше, бұл курс өте танымал.
Шенеуніктен үйренуге тырыстым .
Содан кейін мен екі мәселеге тап болдым.
- Көптеген оқу материалдары бар және олар әртүрлі сорттарда келеді. Мен үшін кескінді тану мәселесін шешудің азды-көпті толық бейнесін жасау өте қиын болды.
- Маған қажетті мақалалардың көбі орыс тіліне аударылмаған. Мен бала кезімде неміс тілін үйрендім, ал қазір көптеген кеңес балалары сияқты неміс тілін де, ағылшын тілін де білмеймін. Әрине, ересек өмірімде мен ағылшын тілін меңгеруге тырыстым, бірақ ол суреттегідей болды.
Ресми веб-сайтты зерттегеннен кейін мен өтуге болатын ұсыныстар таптым .
Менің түсінуімше, Coursera бойынша курс ақылы болды және курс «тегін, яғни тегін» өтуге болатын.
Курс мазмұны
Курс 9 сабақтан тұрады.
Ең бірінші бөлім кіріспе болып табылады, онда олар сізге не үшін қажет екенін айтады.
№2 сабақ менің сүйікті сабағым болды. Бұл түсінуге оңай болды және ғылымның ғажайыптарын көрсетті. Қысқаша айтқанда, бұл сабақта нейрондық желілер туралы негізгі ақпараттан басқа, жасаушылар температураны Фаренгейттен Цельсийге түрлендіру мәселесін шешу үшін бір қабатты нейрондық желіні қалай пайдалану керектігін көрсетеді.
Бұл шын мәнінде өте айқын мысал. Мен әлі де осы жерде осындай мәселені қалай ойлап табуға және шешуге болатынын ойлап отырмын, бірақ тек электриктер үшін.
Өкінішке орай, мен одан әрі тоқтап қалдым, өйткені бейтаныс тілде түсініксіз нәрселерді үйрену өте қиын. Мені Хабреден тапқаным құтқарды .
Аударма жоғары сапалы орындалды, Colab дәптерлері де аударылды, сондықтан мен түпнұсқаны да, аударманы да қарап шықтым.
№3 сабақ шын мәнінде TensorFlow ресми оқулығының материалдарының бейімделуі болып табылады. Бұл оқулықта біз киімдердің суреттерін жіктеуді үйрену үшін көп қабатты нейрондық желіні қолданамыз (Fashion MNIST деректер жинағы).
№4-тен 7-ге дейінгі сабақтар да оқу құралының бейімделуі болып табылады. Бірақ олар дұрыс орналастырылғандықтан, оқу ретін өзіңіз түсінудің қажеті жоқ. Бұл сабақтарда бізге ультра дәлдіктегі нейрондық желілер, оқытудың дәлдігін қалай арттыру және модельді сақтау туралы қысқаша айтылады. Сонымен қатар, суреттегі мысықтар мен иттерді жіктеу мәселесін бір уақытта шешеміз.
No8 сабақ мүлдем бөлек курс, басқа мұғалім бар, курстың өзі айтарлықтай ауқымды. Сабақ уақыт қатары туралы. Мен оны әлі қызықтырмағандықтан, мен оны диагональ бойынша сканерледім.
Бұл №9 сабақпен аяқталады, бұл TensorFlow lite тегін курсын өтуге шақыру.
Сізге не ұнады және не ұнамады
Мен оң жақтарынан бастайын:
- Курс тегін
- Курс TensorFlow 2-де. Мен көрген кейбір оқулықтар мен Интернеттегі кейбір курстар TensorFlow 1-де болды. Мен үлкен айырмашылық бар-жоғын білмеймін, бірақ ағымдағы нұсқаны үйрену жақсы.
- Бейнедегі мұғалімдер тітіркендірмейді (орысша нұсқасында түпнұсқадағыдай көңілді оқымайды)
- Курс көп уақытты қажет етпейді
- Курс сізді қайғылы немесе үмітсіз сезінбейді. Курстағы тапсырмалар қарапайым және егер бірдеңе түсініксіз болса (және маған тапсырмалардың жақсы жартысы түсініксіз болған) дұрыс шешімі бар Colab түрінде кеңес беріледі.
- Ештеңені орнатудың қажеті жоқ, курстың барлық зертханалық жұмыстарын браузерде орындауға болады
Енді кемшіліктер:
- Бақылау материалдары іс жүзінде жоқ. Ешқандай сынақтар, тапсырмалар жоқ, курсты игеруді тексеру үшін ештеңе жоқ
- Менің блокноттарымның барлығы бірдей жұмыс істемеді. Менің ойымша, ағылшын тіліндегі бастапқы курстың үшінші сабағында Colab қате жіберді және мен онымен не істерімді білмедім.
- Тек компьютерде көруге ыңғайлы. Мүмкін мен оны толық түсінбедім, бірақ смартфоннан Udacity қолданбасын таба алмадым. Ал сайттың мобильді нұсқасы жауап бермейді, яғни экранның бүкіл аумағын шарлау мәзірі алып жатыр, бірақ негізгі мазмұнды көру үшін көру аймағынан тыс оңға жылжу керек. Сондай-ақ, бейнені телефон арқылы қарау мүмкін емес. 6 дюймден сәл асатын экранда ештеңе көре алмайсыз.
- Курстағы кейбір нәрселер бірнеше рет шайналады, бірақ сонымен бірге конволюционды желілердегі шынымен қажетті нәрселер курста шайналмайды. Мен кейбір жаттығулардың жалпы мақсатын әлі түсінбедім (мысалы, Max Pooling не үшін қажет).
Резюме
Сіз ғажайыптың болмағанын болжағаныңыз анық. Осы қысқа курсты аяқтағаннан кейін нейрондық желілердің қалай жұмыс істейтінін шынымен түсіну мүмкін емес.
Әрине, осыдан кейін мен тарату құрылғыларындағы ажыратқыштар мен түймелердің фотосуреттерін жіктеу арқылы өз мәселемді өз бетімше шеше алмадым.
Бірақ жалпы курс пайдалы. Ол TensorFlow көмегімен не істеуге болатынын және әрі қарай қандай бағыт алу керектігін көрсетеді.
Менің ойымша, алдымен Python негіздерін үйреніп, нейрондық желілер қалай жұмыс істейтіні туралы орыс тіліндегі кітаптарды оқып, содан кейін TensorFlow-ды қабылдау керек.
Қорытындылай келе, мені Хабр туралы бірінші мақаланы жазуға итермелеп, оны пішімдеуге көмектескен достарыма алғыс айтқым келеді.
PS Пікірлеріңізді және кез келген сындарлы сынды көруге қуаныштымын.
Ақпарат көзі: www.habr.com