ನನ್ನ ವಯಸ್ಕ ಜೀವನದಲ್ಲಿ, ನಾನು ಶಕ್ತಿಯ ಪಾನೀಯವಾಗಿದ್ದೇನೆ (ಇಲ್ಲ, ಈಗ ನಾವು ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಾನೀಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವುದಿಲ್ಲ).
ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಾನು ಎಂದಿಗೂ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನಾನು ಕಾಗದದ ತುಂಡು ಮೇಲೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಗುಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ನನಗೆ ಇದು ಎಂದಿಗೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದರಿಂದ ನನ್ನ ಕೆಲಸದ ನಿಶ್ಚಿತಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ನಾನು ಅದ್ಭುತ ಕಥೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನಾನು ಒಮ್ಮೆ ನನ್ನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸೆಲ್ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕೇಳಿದೆ, ಅರ್ಧ ಕೆಲಸದ ದಿನ ಕಳೆದಿದೆ, ನಾನು ಅವರ ಬಳಿಗೆ ಹೋದೆ, ಮತ್ತು ಅವರು ಕುಳಿತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಹೌದು, ಬಟನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಪ್ಪು ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಸರಿ, ಇದರ ನಂತರ ನಾವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಬಹುದು?.. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾನು ಐಟಿ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮುಳುಗಲು ಯಾವುದೇ ವಿಶೇಷ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಲಿಲ್ಲ. ಆದರೆ, ಅವರು ಹೇಳುವಂತೆ, “ನಾವು ಇಲ್ಲದಿರುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು,” ನನ್ನ ಸ್ನೇಹಿತರು ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಬಗ್ಗೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ (ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಬಗ್ಗೆ) ನನ್ನ ಕಿವಿಗಳನ್ನು ಝೇಂಕರಿಸಿದರು.
ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನನ್ನ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಈ ಮಾಂತ್ರಿಕ ಕಲೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಾರದು ಎಂದು ನಾನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ನನ್ನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ನಾನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಉಡಾಸಿಟಿಯಿಂದ ಉಚಿತ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಕೋರ್ಸ್ನ ನನ್ನ ಅನಿಸಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ.
ಪರಿಚಯ
ಮೊದಲಿಗೆ, ಇಂಧನ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ 11 ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು (ನಿಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ), ಆಮೂಲಾಗ್ರವಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು - ಒಂದೆಡೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ - ದೈಹಿಕ ನೋವು ಆಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ "ನನ್ನ ತಲೆಯಲ್ಲಿ ಗೇರ್."
ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ನನಗೆ ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನನ್ನನ್ನು ತುಂಬಾ ಕಠಿಣವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಾರದು. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ ದೂರವಿರುವ ನನ್ನಂತಹ ಜನರಿಗೆ ನನ್ನ ಲೇಖನ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ.
ಕೋರ್ಸ್ ಅವಲೋಕನಕ್ಕೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಕನಿಷ್ಠ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಳುತ್ತೇನೆ. ಡಮ್ಮೀಸ್‌ಗಾಗಿ ನೀವು ಒಂದೆರಡು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಓದಬಹುದು (ನಾನು ಸ್ಟೆಪಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೋರ್ಸ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ).
TensorFlow ಕೋರ್ಸ್ ಸ್ವತಃ ಸಂಕೀರ್ಣ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ಏಕೆ ಬದಲಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಏಕೆ TensorFlow ಮತ್ತು Udacity?
ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿದ್ಯುತ್ ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಅಂಶಗಳ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಬಯಕೆ ನನ್ನ ತರಬೇತಿಯ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ನಾನು TensorFlow ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ ಏಕೆಂದರೆ ನನ್ನ ಸ್ನೇಹಿತರಿಂದ ನಾನು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದೆ. ಮತ್ತು ನಾನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಂತೆ, ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ.
ನಾನು ಅಧಿಕಾರಿಯಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ .
ತದನಂತರ ನಾನು ಎರಡು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದೆ.
- ಸಾಕಷ್ಟು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ. ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಕನಿಷ್ಠ ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನನಗೆ ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿತ್ತು.
- ನನಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ರಷ್ಯನ್ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ನಾನು ಬಾಲ್ಯದಲ್ಲಿ ಜರ್ಮನ್ ಕಲಿತಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಈಗ, ಅನೇಕ ಸೋವಿಯತ್ ಮಕ್ಕಳಂತೆ, ನನಗೆ ಜರ್ಮನ್ ಅಥವಾ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಸಹಜವಾಗಿ, ನನ್ನ ವಯಸ್ಕ ಜೀವನದುದ್ದಕ್ಕೂ, ನಾನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು.
ಅಧಿಕೃತ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಗೆದ ನಂತರ, ನಾನು ಹೋಗಲು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ .
ನಾನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಂತೆ, Coursera ನಲ್ಲಿ ಕೋರ್ಸ್ ಪಾವತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕೋರ್ಸ್ "ಉಚಿತವಾಗಿ, ಅಂದರೆ ಯಾವುದಕ್ಕೂ" ರವಾನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.
ಕೋರ್ಸ್ ವಿಷಯ
ಕೋರ್ಸ್ 9 ಪಾಠಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಮೊದಲ ವಿಭಾಗವು ಪರಿಚಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅದು ತಾತ್ವಿಕವಾಗಿ ಏಕೆ ಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಪಾಠ #2 ನನ್ನ ನೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ. ಇದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನದ ಅದ್ಭುತಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನರಮಂಡಲದ ಬಗ್ಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಮಾಹಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ಫ್ಯಾರನ್‌ಹೀಟ್‌ನಿಂದ ಸೆಲ್ಸಿಯಸ್‌ಗೆ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಏಕ-ಪದರದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ರಚನೆಕಾರರು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಇದು ನಿಜಕ್ಕೂ ಬಹಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಎದುರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾನು ಇನ್ನೂ ಇಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿದ್ದೇನೆ, ಆದರೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಷಿಯನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ.
ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ನಾನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿದ್ದೇನೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಹಿಸಲಾಗದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ. ಹಬ್ರೆಯಲ್ಲಿ ನಾನು ಕಂಡುಕೊಂಡದ್ದು ನನ್ನನ್ನು ಉಳಿಸಿದ್ದು .
ಅನುವಾದವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಕೊಲಾಬ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾನು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ ಎರಡನ್ನೂ ನೋಡಿದೆ.
ಪಾಠ ಸಂಖ್ಯೆ 3, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅಧಿಕೃತ TensorFlow ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ನಿಂದ ವಸ್ತುಗಳ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನಲ್ಲಿ, ಬಟ್ಟೆಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು (ಫ್ಯಾಶನ್ MNIST ಡೇಟಾಸೆಟ್) ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ನಾವು ಬಹುಪದರದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
4 ರಿಂದ ಸಂಖ್ಯೆ 7 ರವರೆಗಿನ ಪಾಠಗಳು ಸಹ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ನ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಅವು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ, ಅಧ್ಯಯನದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನೀವೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಅಲ್ಟ್ರಾ-ನಿಖರವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತೇವೆ, ತರಬೇತಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉಳಿಸುವುದು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೆಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪಾಠ ಸಂಖ್ಯೆ 8 ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೋರ್ಸ್ ಆಗಿದೆ, ಬೇರೆ ಶಿಕ್ಷಕರಿದ್ದಾರೆ, ಮತ್ತು ಕೋರ್ಸ್ ಸ್ವತಃ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿದೆ. ಪಾಠವು ಸಮಯದ ಸರಣಿಯ ಬಗ್ಗೆ. ನಾನು ಇನ್ನೂ ಅದರಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ನಾನು ಅದನ್ನು ಕರ್ಣೀಯವಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
ಇದು ಪಾಠ #9 ನೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು TensorFlow ಲೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಚಿತ ಕೋರ್ಸ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಆಹ್ವಾನವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಏನು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಇಷ್ಟಪಡಲಿಲ್ಲ
ನಾನು ಸಾಧಕದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇನೆ:
- ಕೋರ್ಸ್ ಉಚಿತವಾಗಿದೆ
- ಕೋರ್ಸ್ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ 2 ನಲ್ಲಿದೆ. ನಾನು ನೋಡಿದ ಕೆಲವು ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಟೆನ್ಸಾರ್‌ಫ್ಲೋ 1 ನಲ್ಲಿವೆ. ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸಂತೋಷವಾಗಿದೆ.
- ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿನ ಶಿಕ್ಷಕರು ಕಿರಿಕಿರಿಯುಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ (ರಷ್ಯನ್ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅವರು ಮೂಲದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಹರ್ಷಚಿತ್ತದಿಂದ ಓದುವುದಿಲ್ಲ)
- ಕೋರ್ಸ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ
- ಕೋರ್ಸ್ ನಿಮಗೆ ದುಃಖ ಅಥವಾ ಹತಾಶ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏನಾದರೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಕೊಲಾಬ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಸುಳಿವು ಇರುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕಾರ್ಯಗಳು ನನಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ)
- ಏನನ್ನೂ ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಕೋರ್ಸ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು
ಈಗ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು:
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಗಳಿಲ್ಲ, ಕೋರ್ಸ್ನ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಏನೂ ಇಲ್ಲ
- ನನ್ನ ಎಲ್ಲಾ ನೋಟ್‌ಪ್ಯಾಡ್‌ಗಳು ಅವರು ಮಾಡಬೇಕಾದಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ. ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಕೋರ್ಸ್ನ ಮೂರನೇ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಕೊಲಾಬ್ ದೋಷವನ್ನು ಎಸೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ. ಬಹುಶಃ ನಾನು ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನನ್ನ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಡಾಸಿಟಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗಲಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ಸೈಟ್ನ ಮೊಬೈಲ್ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸ್ಪಂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅಂದರೆ, ಬಹುತೇಕ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರದೆಯ ಪ್ರದೇಶವು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮೆನುವಿನಿಂದ ಆಕ್ರಮಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವನ್ನು ನೋಡಲು ನೀವು ನೋಡುವ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮೀರಿ ಬಲಕ್ಕೆ ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೇವಲ 6 ಇಂಚುಗಳಷ್ಟು ಅಳತೆಯ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನನ್ನೂ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಅಗಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಗಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ವ್ಯಾಯಾಮಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ನಾನು ಇನ್ನೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಪೂಲಿಂಗ್ ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ).
ಸಾರಾಂಶ
ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಪವಾಡ ಸಂಭವಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಊಹಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಮತ್ತು ಈ ಸಣ್ಣ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನರಮಂಡಲಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ.
ಸಹಜವಾಗಿ, ಇದರ ನಂತರ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಿಚ್‌ಗಿಯರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಬಟನ್‌ಗಳ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ನನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನನ್ನದೇ ಆದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ನನಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ.
ಆದರೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕೋರ್ಸ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. TensorFlow ನೊಂದಿಗೆ ಯಾವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಯಾವ ದಿಕ್ಕನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾನು ಮೊದಲು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬೇಕು ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ರಷ್ಯನ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಓದಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಹಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಲೇಖನವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲು ನನಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ನನ್ನ ಸ್ನೇಹಿತರಿಗೆ ನಾನು ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ.
PS ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ರಚನಾತ್ಮಕ ಟೀಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ನನಗೆ ಸಂತೋಷವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ: www.habr.com