Il-ħajja adulta kollha tiegħi, kont xarba tal-enerġija (le, issa mhux qed nitkellmu dwar xarba bi proprjetajiet dubjużi).
Qatt ma kont interessat b’mod partikolari fid-dinja tat-teknoloġija tal-informatika, u ma tantx nista’ mmultiplika matriċi fuq biċċa karta. U jien qatt ma kelli bżonn dan, sabiex tifhem ftit dwar l-ispeċifiċitajiet ta 'xogħol tiegħi, nista' naqsam storja mill-isbaħ. Darba staqsejt lill-kollegi tiegħi biex jagħmlu x-xogħol fi spreadsheet Excel, nofs il-ġurnata tax-xogħol kienet għaddiet, mort fuqhom, u kienu bilqiegħda u jiġbru d-dejta fuq kalkulatur, iva, fuq kalkolatur iswed ordinarju bil-buttuni. Ukoll, x'tip ta 'netwerks newrali nistgħu nitkellmu dwarhom wara dan?.. Għalhekk, qatt ma kelli xi prerekwiżiti speċjali biex tgħaddas ruħi fid-dinja tal-IT. Iżda, kif jgħidu, "huwa tajjeb fejn m'aħniex," ħbieb tiegħi buzzed widnejn tiegħi dwar realtà miżjuda, dwar netwerks newrali, dwar lingwi ta 'programmar (prinċipalment dwar Python).
Fi kliem deher sempliċi ħafna, u ddeċidejt għaliex ma nikkontrollax din l-arti maġika sabiex napplikaha fil-qasam ta 'attività tiegħi.
F'dan l-artikolu, ser naqbeż it-tentattivi tiegħi biex nikkontrolla l-baŜi ta 'Python u naqsam miegħek l-impressjonijiet tiegħi tal-kors TensorFlow b'xejn minn Udacity.
Introduzzjoni
Biex tibda, ta 'min jinnota li wara 11-il sena fl-industrija tal-enerġija, meta tkun taf u tista' tagħmel kollox u anke ftit aktar (skond ir-responsabbiltajiet tiegħek), it-tagħlim ta 'affarijiet radikalment ġodda - min-naħa waħda, jikkawża entużjażmu kbir, iżda min-naħa l-oħra - jinbidel f'uġigħ fiżiku "gerijiet f'rasi."
Għadni ma nifhimx bis-sħiħ il-kunċetti bażiċi kollha tal-ipprogrammar u t-tagħlim tal-magni, għalhekk m'għandekx tiġġudikani b'mod ħarxa wisq. Nispera li l-artiklu tiegħi jkun interessanti u utli għal nies bħali li huma 'l bogħod mill-iżvilupp tas-softwer.
Qabel ma ngħaddi għall-ħarsa ġenerali tal-kors, se ngħid li biex tistudjah ser ikollok bżonn tal-inqas għarfien minimu ta 'Python. Tista 'taqra ftit kotba għall-manikini (bdejt ukoll nieħu kors fuq Stepic, iżda għadni ma ħakmuhx kompletament).
Il-kors TensorFlow innifsu mhux se jkun fih kostruzzjonijiet kumplessi, iżda jkun meħtieġ li wieħed jifhem għaliex il-libreriji huma importati, kif funzjoni hija definita, u għaliex xi ħaġa tiġi sostitwita fiha.
Għaliex TensorFlow u Udacity?
L-għan ewlieni tat-taħriġ tiegħi kien ix-xewqa li nirrikonoxxi ritratti ta 'elementi ta' installazzjoni elettrika li jużaw netwerks newrali.
Għażilt TensorFlow għax smajt dwaru mingħand sħabi. U kif nifhem jien, dan il-kors huwa pjuttost popolari.
Ippruvajt nibda nitgħallem mill-uffiċjal .
U mbagħad sab żewġ problemi.
- Hemm ħafna materjali edukattivi, u jiġu f'varjetajiet differenti. Kien diffiċli ħafna għalija li noħloq tal-inqas stampa xi ftit jew wisq kompluta tas-soluzzjoni tal-problema tar-rikonoxximent tal-immaġni.
- Ħafna mill-artikoli li għandi bżonn ma ġewx tradotti għar-Russu. Ġara li tgħallimt il-Ġermaniż bħala tifel u issa, bħal ħafna tfal Sovjetiċi, ma nafx la l-Ġermaniż u lanqas l-Ingliż. Naturalment, matul il-ħajja adulta tiegħi, ippruvajt nikkontrolla l-Ingliż, iżda rriżulta xi ħaġa bħal fl-istampa.
Wara tħaffir madwar fuq il-websajt uffiċjali, sibt rakkomandazzjonijiet biex jgħaddu .
Kif nifhem jien, il-kors fuq Coursera kien imħallas, u l-kors kien possibbli li tgħaddi “mingħajr ħlas, jiġifieri għal xejn.”
Kontenut tal-kors
Il-kors jikkonsisti f'9 lezzjonijiet.
L-ewwel taqsima hija introduttorja, fejn jgħidulek għaliex hija meħtieġa fil-prinċipju.
Il-Lezzjoni #2 irriżulta li kienet il-favorita tiegħi. Kien sempliċi biżżejjed biex tifhem u wriet ukoll l-għeġubijiet tax-xjenza. Fil-qosor, f'din il-lezzjoni, minbarra l-informazzjoni bażika dwar in-netwerks newrali, il-ħallieqa juru kif tuża netwerk newrali b'saff wieħed biex issolvi l-problema tal-konverżjoni tat-temperatura minn Fahrenheit għal Celsius.
Dan huwa tabilħaqq eżempju ċar ħafna. Għadni qiegħed hawn naħseb dwar kif toħroġ u ssolvi problema simili, iżda biss għall-elettriċisti.
Sfortunatament, waqaft aktar, għax it-tagħlim ta 'affarijiet li ma jinftiehmux f'lingwa mhux familjari huwa pjuttost diffiċli. Dak li salvani kien dak li sibt fuq Habré .
It-traduzzjoni saret bi kwalità għolja, in-notebooks tal-Colab ġew tradotti wkoll, għalhekk imbagħad ħarist kemm lejn l-oriġinal kif ukoll lejn it-traduzzjoni.
Lezzjoni Nru 3 hija, fil-fatt, adattament ta 'materjali mit-tutorja uffiċjali ta' TensorFlow. F'dan it-tutorja, nużaw netwerk newrali b'ħafna saffi biex nitgħallmu kif nikklassifikaw stampi tal-ħwejjeġ (sett tad-dejta tal-Fashion MNIST).
Il-lezzjonijiet Nru 4 sa Nru 7 huma wkoll adattament tat-tutorja. Iżda minħabba l-fatt li huma rranġati b'mod korrett, m'hemmx għalfejn tifhem is-sekwenza ta 'studju lilek innifsek. F'dawn il-lezzjonijiet se nkunu qalilna fil-qosor dwar netwerks newrali ultra-preċiżi, kif inżidu l-eżattezza tat-taħriġ u nsalvaw il-mudell. Fl-istess ħin, se nsolvu fl-istess ħin il-problema tal-klassifikazzjoni tal-qtates u l-klieb fl-immaġni.
Il-Lezzjoni Nru 8 hija kors kompletament separat, hemm għalliem differenti, u l-kors innifsu huwa pjuttost estensiv. Il-lezzjoni hija dwar serje taż-żmien. Peress li għadni m'iniex interessat fiha, skennjejtha djagonalment.
Dan jintemm bil-lezzjoni #9, li hija stedina biex tieħu kors b'xejn fuq TensorFlow lite.
Dak li għoġbok u li ma għoġbokx
Nibda bil-pożittivi:
- Il-kors huwa b’xejn
- Il-kors huwa fuq TensorFlow 2. Xi kotba li rajt u xi korsijiet fuq l-Internet kienu fuq TensorFlow 1. Ma nafx jekk hemmx differenza kbira, iżda huwa sabiħ li titgħallem il-verżjoni attwali.
- L-għalliema fil-video mhumiex tedjanti (għalkemm fil-verżjoni Russa ma jaqrawx bil-ferħ bħal fl-oriġinal)
- Il-kors ma jieħux ħafna ħin
- Il-kors ma jġiegħlekx tħossok imdejjaq jew bla tama. Il-kompiti fil-kors huma sempliċi u dejjem hemm ħjiel fil-forma ta 'Colab bis-soluzzjoni korretta jekk xi ħaġa mhix ċara (u nofs tajjeb tal-kompiti ma kinux ċari għalija)
- M'hemmx bżonn li tinstalla xejn, ix-xogħol kollu tal-laboratorju tal-kors jista 'jsir fil-browser
Issa l-iżvantaġġi:
- M'hemm prattikament l-ebda materjal ta 'kontroll. L-ebda testijiet, l-ebda kompiti, xejn biex b'xi mod jiċċekkja l-ħakma tal-kors
- Mhux in-notipads kollha tiegħi ħadmu kif suppost. Naħseb li fit-tielet lezzjoni tal-kors oriġinali bl-Ingliż Colab kienet qed titfa' żball u ma kontx naf x'se nagħmel bih
- Konvenjenti biex tara biss fuq kompjuter. Forsi ma fhimtx għal kollox, imma ma stajtx insib l-app Udacity fuq l-ismartphone tiegħi. U l-verżjoni mobbli tas-sit ma tirreaġixxix, jiġifieri, kważi ż-żona kollha tal-iskrin hija okkupata mill-menu tan-navigazzjoni, iżda biex tara l-kontenut prinċipali għandek bżonn tiskrollja lejn il-lemin lil hinn miż-żona tal-vista. Ukoll, il-vidjo ma jistax jidher fuq it-telefon. Ma tistax tara xejn fuq skrin li jkejjel ftit aktar minn 6 pulzieri.
- Xi affarijiet fil-kors jintmagħdu diversi drabi, iżda fl-istess ħin, l-affarijiet verament meħtieġa fuq in-netwerks konvoluzzjonali nfushom mhumiex mimgħuda fil-kors. Għadni ma fhimtx l-iskop ġenerali ta 'xi wħud mill-eżerċizzji (per eżempju, għalxiex huwa Max Pooling).
Sommarju
Żgur li diġà bdejt li l-miraklu ma seħħx. U wara li tlesti dan il-kors qasir, huwa impossibbli li tifhem tassew kif jaħdmu n-netwerks newrali.
Naturalment, wara dan ma kontx kapaċi nsolvi l-problema tiegħi waħdi bil-klassifikazzjoni ta 'ritratti ta' swiċċijiet u buttuni fi switchgears.
Iżda b'mod ġenerali l-kors huwa utli. Juri x'affarijiet jistgħu jsiru b'TensorFlow u x'direzzjoni għandha tieħu wara.
Naħseb li l-ewwel irid nitgħallem il-baŜi ta 'Python u naqra kotba bir-Russu dwar kif jaħdmu n-netwerks newrali, u mbagħad nieħu TensorFlow.
Bħala konklużjoni, nixtieq ngħid grazzi lil sħabi talli mbuttawni biex nikteb l-ewwel artiklu fuq Habr u għenuni nifformattjah.
P.S. Inkun kuntent li nara l-kummenti tiegħek u kwalunkwe kritika kostruttiva.
Sors: www.habr.com