منهنجي سڄي بالغ زندگي، مان هڪ انرجي پيئي رهيو آهيان (نه، هاڻي اسان مشڪوڪ ملڪيتن سان پيئڻ بابت نه ڳالهائي رهيا آهيون).
مون کي انفارميشن ٽيڪنالاجي جي دنيا ۾ ڪڏهن به خاص دلچسپي نه رهي آهي، ۽ مان شايد ئي ڪاغذ جي هڪ ٽڪري تي ميٽرڪ کي ضرب ڪري سگهان ٿو. ۽ مون کي ڪڏهن به ان جي ضرورت نه هئي، تنهنڪري توهان منهنجي ڪم جي تفصيل بابت ٿورو سمجهي، مان هڪ شاندار ڪهاڻي شيئر ڪري سگهان ٿو. مون هڪ دفعي پنهنجن ساٿين کي ايڪسل اسپريڊ شيٽ ۾ ڪم ڪرڻ لاءِ چيو، ڪم جو اڌ ڏينهن گذري چڪو هو، مان انهن وٽ ويس، ۽ اهي ويٺا هئا ۽ ڊيٽا کي گڏ ڪري رهيا هئا هڪ ڪئلڪيوليٽر تي، ها، بٽڻن سان گڏ هڪ عام ڪاري ڳڻپيندڙ تي. خير، ان کان پوءِ اسان ڪهڙي قسم جي نيورل نيٽ ورڪ بابت ڳالهائي سگهون ٿا؟.. ان ڪري، آءِ ٽي جي دنيا ۾ پاڻ کي غرق ڪرڻ لاءِ مون کي ڪڏهن به ڪا خاص شرط نه هئي. پر، جيئن اهي چون ٿا، "اهو سٺو آهي جتي اسان نه آهيون،" منهنجي دوستن منهنجي ڪنن کي وڌايو حقيقت بابت، نيورل نيٽ ورڪ بابت، پروگرامنگ ٻولين بابت (خاص طور تي پٿون بابت).
لفظن ۾ اهو تمام سادو نظر آيو، ۽ مون فيصلو ڪيو ته ڇو نه هن جادوئي فن ۾ مهارت حاصل ڪرڻ لاءِ ان کي پنهنجي سرگرمي جي ميدان ۾ لاڳو ڪرڻ لاءِ.
هن آرٽيڪل ۾، مان Python جي بنيادي ڳالهين تي عبور حاصل ڪرڻ جي ڪوششن کي ڇڏي ڏيندس ۽ Udacity کان مفت TensorFlow ڪورس جا پنهنجا تاثرات توهان سان شيئر ڪندس.
تعارف
شروع ڪرڻ سان، اهو سمجهڻ جي قابل آهي ته توانائي جي صنعت ۾ 11 سالن کان پوء، جڏهن توهان ڄاڻو ٿا ۽ ڪري سگهو ٿا سڀ ڪجهه ۽ اڃا به ٿورو وڌيڪ (توهان جي ذميوارين جي مطابق)، بنيادي طور تي نئين شين کي سکڻ - هڪ طرف، وڏي جوش جو سبب بڻائيندو آهي، پر ٻئي طرف - جسماني درد ۾ بدلجي ٿو "منهنجي مٿي ۾ گيئر."
مان اڃا تائين پروگرامنگ ۽ مشين لرننگ جي سڀني بنيادي تصورن کي مڪمل طور تي سمجهي نه سگهيو آهيان، تنهنڪري توهان کي مون کي ڏاڍي سختيء سان فيصلو نه ڪرڻ گهرجي. مون کي اميد آهي ته منهنجو مضمون مون جهڙن ماڻهن لاءِ دلچسپ ۽ ڪارائتو هوندو جيڪي سافٽ ويئر ڊولپمينٽ کان پري آهن.
اڳتي وڌڻ کان اڳ ڪورس جو جائزو وٺڻ لاءِ، مان چوندس ته ان کي پڙھڻ لاءِ توھان کي پيٿون جي گھٽ ۾ گھٽ ڄاڻ جي ضرورت پوندي. توهان ڊميز لاءِ ڪجهه ڪتاب پڙهي سگهو ٿا (مون پڻ اسٽيپڪ تي ڪورس وٺڻ شروع ڪيو آهي، پر اڃا تائين مڪمل طور تي ماسٽر نه ڪيو آهي).
TensorFlow ڪورس بذات خود پيچيده تعميرات تي مشتمل نه هوندو، پر اهو سمجهڻ ضروري هوندو ته لائبريريون ڇو امپورٽ ڪيون وينديون آهن، ڪنهن فنڪشن جي وضاحت ڪيئن ٿيندي آهي، ۽ ان ۾ ڪا شيءِ ڇو مٽائي ويندي آهي.
TensorFlow ۽ Udacity ڇو؟
منهنجي تربيت جو بنيادي مقصد نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪندي برقي تنصيب عناصر جي تصويرن کي سڃاڻڻ جي خواهش هئي.
مون چونڊيو TensorFlow ڇاڪاڻ ته مون ان بابت پنهنجي دوستن کان ٻڌو. ۽ جيئن مان سمجهان ٿو، اهو ڪورس ڪافي مشهور آهي.
مون ڪوشش ڪئي ته سرڪاري کان سکڻ شروع ڪيو وڃي .
۽ پوء مون کي ٻن مسئلن ۾ ڀڄي ويا.
- اتي ڪيترائي تعليمي مواد آھن، ۽ اھي مختلف قسمن ۾ ايندا آھن. اهو مون لاء تمام ڏکيو هو ته گهٽ ۾ گهٽ هڪ مڪمل تصوير ٺاهي تصوير جي سڃاڻپ جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاء.
- مون کي گهربل مضمونن مان گھڻا روسي ۾ ترجمو نه ڪيا ويا آھن. بس ائين ئي ٿيو جو مون ٻار جي حيثيت ۾ جرمن سکيو ۽ هاڻي، سوويت يونين جي ڪيترن ٻارن وانگر، مون کي جرمن يا انگريزي نه ايندي آهي. يقينن، منهنجي بالغ زندگي ۾، مون انگريزيء ۾ مهارت حاصل ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي، پر اهو ڪجهه ظاهر ٿيو جهڙوڪ تصوير ۾.
سرڪاري ويب سائيٽ تي ڀرپاسي ڪرڻ کان پوء، مون کي سفارشون مليون .
جيئن ته مان سمجهان ٿو، ڪورس تي ڪورس ادا ڪيو ويو، ۽ ڪورس اهو پاس ڪرڻ ممڪن هو "مفت ۾، اهو آهي، ڪجھ به نه."
ڪورس جو مواد
ڪورس 9 سبقن تي مشتمل آهي.
بلڪل پهريون حصو تعارفي آهي، جتي اهي توهان کي ٻڌائيندا ته اهو اصول ۾ ڇو ضروري آهي.
سبق نمبر 2 منهنجو پسنديده نڪتو. اهو سمجهڻ ۾ ڪافي سادو هو ۽ سائنس جي عجائبات جو مظاهرو پڻ ڪيو. مختصر ۾، هن سبق ۾، نيورل نيٽ ورڪ جي باري ۾ بنيادي معلومات کان علاوه، ٺاهيندڙن کي ڏيکاري ٿو ته ڪيئن هڪ واحد پرت نيورل نيٽ ورڪ کي استعمال ڪرڻ جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاء فارن هائٽ کان سيلسيس تائين درجه حرارت کي تبديل ڪرڻ لاء.
اهو واقعي هڪ تمام واضح مثال آهي. مان اڃا تائين هتي بيٺو آهيان انهي بابت سوچي رهيو آهيان ته ڪيئن اچي ۽ هڪ جهڙو مسئلو حل ڪجي ، پر صرف برقي وارن لاءِ.
بدقسمتي سان، مون کي وڌيڪ روڪي ڇڏيو، ڇاڪاڻ ته اڻ ڄاتل ٻولي ۾ ناقابل فهم شين کي سکڻ ڏاڍو ڏکيو آهي. جيڪو مون کي بچايو سو مون کي Habré تي مليو .
ترجمو اعليٰ معيار سان ڪيو ويو هو، ڪولاب نوٽ بڪ به ترجمو ڪيا ويا هئا، تنهنڪري مون وري اصل ۽ ترجمي ٻنهي کي ڏٺو.
سبق نمبر 3، حقيقت ۾، سرڪاري TensorFlow سبق مان مواد جي موافقت آھي. هن سبق ۾، اسان هڪ ملٽي ليئر نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪندا آهيون اهو سکڻ لاءِ ته ڪپڙن جي تصويرن جي درجه بندي ڪيئن ڪجي (فيشن MNIST ڊيٽا سيٽ).
سبق نمبر 4 کان نمبر 7 پڻ سبق جي موافقت آھن. پر حقيقت اها آهي ته اهي صحيح طور تي ترتيب ڏنل آهن، خود مطالعي جي ترتيب کي سمجهڻ جي ضرورت ناهي. انهن سبقن ۾ اسان کي مختصر طور تي الٽرا-پريسيس نيورل نيٽ ورڪ بابت ٻڌايو ويندو، ڪيئن ٽريننگ جي درستگي کي وڌايو وڃي ۽ ماڊل کي ڪيئن بچايو وڃي. ساڳي ئي وقت، اسان تصوير ۾ ٻلي ۽ ڪتن جي درجه بندي جي مسئلي کي حل ڪنداسين.
سبق نمبر 8 هڪ مڪمل طور تي الڳ ڪورس آهي، اتي هڪ مختلف استاد آهي، ۽ ڪورس پاڻ ڪافي وسيع آهي. سبق وقت جي سيريز بابت آهي. جيئن ته مون کي اڃا تائين ان ۾ دلچسپي نه آهي، مون ان کي تري ۾ اسڪين ڪيو.
اهو سبق #9 سان ختم ٿئي ٿو، جيڪو TensorFlow lite تي مفت ڪورس وٺڻ جي دعوت آهي.
توهان ڇا پسند ڪيو ۽ پسند نه ڪيو
مان نفعي سان شروع ڪندس:
- ڪورس مفت آهي
- اهو ڪورس TensorFlow 2 تي آهي. ڪجهه درسي ڪتاب جيڪي مون ڏٺا ۽ ڪجهه ڪورس انٽرنيٽ تي TensorFlow 1 تي هئا. مون کي خبر ناهي ته ڪو وڏو فرق آهي، پر موجوده نسخو سکڻ سٺو آهي.
- وڊيو ۾ استاد پريشان نه آهن (جيتوڻيڪ روسي ورزن ۾ اهي خوشيءَ سان نه پڙهندا آهن جيئن اصل ۾)
- ڪورس گهڻو وقت نه وٺندو آهي
- ڪورس توهان کي اداس يا نا اميد محسوس نٿو ڪري. ڪورس ۾ ڪم سادو آھن ۽ ھميشه ڪولاب جي صورت ۾ صحيح حل سان ھڪڙو اشارو آھي جيڪڏھن ڪجھ واضح نه آھي (۽ ڪمن جو اڌ حصو مون لاءِ واضح نه ھو)
- ڪنهن به شيءِ کي انسٽال ڪرڻ جي ضرورت ناهي، ڪورس جا سڀ ليبارٽري ڪم برائوزر ۾ ٿي سگهن ٿا
هاڻي نقصان:
- عملي طور تي ڪوبه ڪنٽرول مواد ناهي. نه ٽيسٽ، نه ڪم، ڪجھ به نه ڪنهن به طريقي سان ڪورس جي مهارت کي جانچڻ لاءِ
- نه منهنجا سڀئي نوٽ پيڊ ڪم ڪيا جيئن انهن کي گهرجي. مان سمجهان ٿو اصل ڪورس جي ٽئين سبق ۾ انگريزي Colab ۾ هڪ غلطي ٿي رهي هئي ۽ مون کي خبر نه هئي ته ان سان ڇا ڪجي
- صرف ڪمپيوٽر تي ڏسڻ لاءِ آسان. ٿي سگهي ٿو مون ان کي مڪمل طور تي نه سمجهيو، پر مون کي پنهنجي اسمارٽ فون تي Udacity ايپ نه ملي سگهي. ۽ سائيٽ جو موبائيل ورزن جوابي نه آهي، اهو آهي، تقريبا سڄي اسڪرين واري علائقي نيويگيشن مينيو تي قبضو ڪيو ويو آهي، پر مکيه مواد ڏسڻ لاء توهان کي ڏسڻ واري علائقي کان ٻاهر ساڄي طرف اسڪرال ڪرڻ جي ضرورت آهي. پڻ، وڊيو فون تي ڏسي نه ٿو سگهجي. توهان حقيقت ۾ ڪجهه به نه ڏسي سگهو ٿا اسڪرين تي ماپ صرف 6 انچ کان مٿي.
- ڪورس ۾ ڪجهه شيون ڪيترائي ڀيرا چيڀاٽجي وينديون آهن، پر ساڳئي وقت، ڪنوولوشنل نيٽ ورڪن تي واقعي ضروري شيون پاڻ کي ڪورس ۾ چيڀاٽجي نه وينديون آهن. مون اڃا تائين ڪجھ مشقن جو مجموعي مقصد نه سمجھيو آھي (مثال طور، ميڪس پولنگ ڇا لاءِ آھي).
خلاصو
يقينا توهان اڳ ۾ ئي اندازو لڳايو آهي ته معجزو نه ٿيو. ۽ هن مختصر ڪورس کي مڪمل ڪرڻ کان پوء، اهو سمجهڻ ناممڪن آهي ته نيورل نيٽ ورڪ ڪيئن ڪم ڪن ٿا.
يقينن، ان کان پوء آئون سوئچ گيئر ۾ سوئچز ۽ بٽڻ جي تصويرن جي درجه بندي سان پنهنجو مسئلو حل نه ڪري سگهيو.
پر مجموعي طور تي ڪورس مفيد آهي. اهو ڏيکاري ٿو ته TensorFlow سان ڪهڙيون شيون ٿي سگهن ٿيون ۽ ڪهڙي طرف اڳتي وڌڻو آهي.
مان سمجهان ٿو ته مون کي پهريان پائٿون جي بنياديات سکڻ جي ضرورت آهي ۽ روسي ۾ ڪتاب پڙهڻ جي ضرورت آهي ته ڪيئن نيورل نيٽ ورڪ ڪم ڪن ٿا، ۽ پوءِ TensorFlow تي وڃو.
آخر ۾، مان چوڻ چاهيان ٿو ته پنهنجن دوستن جا شڪر گذار جن مون کي حبر تي پهريون مضمون لکڻ لاءِ زور ڏنو ۽ ان کي فارميٽ ڪرڻ ۾ منهنجي مدد ڪئي.
PS مان توهان جي تبصرن ۽ ڪنهن به تعميري تنقيد کي ڏسي خوش ٿيندو.
جو ذريعو: www.habr.com