බලශක්ති ඉංජිනේරුවෙකු ස්නායුක ජාල අධ්‍යයනය කළ ආකාරය සහ "Udacity: ගැඹුරු ඉගෙනීම සඳහා TensorFlow වෙත හැඳින්වීම" නොමිලේ පාඨමාලාව පිළිබඳ සමාලෝචනයක්

මගේ වැඩිහිටි ජීවිතය, මම ශක්තිජනක පානයක් වී ඇත (නැත, දැන් අපි සැක සහිත ගුණාංග සහිත පානයක් ගැන කතා නොකරමු).

මම කිසි විටෙක තොරතුරු තාක්‍ෂණ ලෝකය ගැන විශේෂයෙන් උනන්දු වී නැති අතර මට කඩදාසි කැබැල්ලක න්‍යාස ගුණ කිරීමට පවා නොහැකි ය. මට මෙය කිසි විටෙකත් අවශ්‍ය නොවීය, එවිට ඔබට මගේ කාර්යයේ විශේෂතා ගැන ටිකක් තේරුම් ගැනීමට, මට අපූරු කතාවක් බෙදා ගත හැකිය. මම වරක් මගේ සගයන්ගෙන් එක්සෙල් පැතුරුම්පතකින් වැඩ කරන ලෙස ඉල්ලා සිටියෙමි, වැඩ කරන දින භාගයක් ගෙවී ගොස් ඇත, මම ඔවුන් වෙත ගියෙමි, ඔවුන් වාඩි වී දත්ත කැල්කියුලේටරයක, ඔව්, බොත්තම් සහිත සාමාන්‍ය කළු කැල්කියුලේටරයක සාරාංශ කරමින් සිටියේය. හොඳයි, මෙයින් පසු අපට කතා කළ හැක්කේ කුමන ආකාරයේ ස්නායු ජාල ගැනද? නමුත්, ඔවුන් පවසන පරිදි, “අපි නැති තැන හොඳයි,” මගේ මිතුරන් වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය ගැන, ස්නායු ජාල ගැන, ක්‍රමලේඛන භාෂා ගැන (ප්‍රධාන වශයෙන් Python ගැන) මගේ කන් ඇසුවා.

වචන වලින් එය ඉතා සරල බව පෙනුණු අතර, එය මගේ ක්‍රියාකාරකම් ක්ෂේත්‍රයට අදාළ කර ගැනීම සඳහා මෙම ඉන්ද්‍රජාලික කලාව ප්‍රගුණ නොකරන්නේ මන්දැයි මම තීරණය කළෙමි.

මෙම ලිපියෙන්, මම Python හි මූලික කරුණු ප්‍රගුණ කිරීමට මගේ උත්සාහයන් මඟ හැර Udacity වෙතින් නොමිලේ TensorFlow පාඨමාලාව පිළිබඳ මගේ හැඟීම් ඔබ සමඟ බෙදා ගන්නෙමි.

හැඳින්වීම

ආරම්භ කිරීම සඳහා, බලශක්ති කර්මාන්තයේ වසර 11 කට පසු, ඔබ දන්නා සහ සෑම දෙයක්ම කළ හැකි විට සහ තව ටිකක් (ඔබේ වගකීම් අනුව), රැඩිකල් ලෙස නව දේවල් ඉගෙනීම - එක් අතකින්, මහත් උද්යෝගයක් ඇති කරන බව සඳහන් කිරීම වටී. නමුත් අනෙක් අතට - ශාරීරික වේදනාව බවට හැරේ "මගේ හිසෙහි ගියර්."

මට තවමත් ක්‍රමලේඛනය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ මූලික සංකල්ප සම්පූර්ණයෙන් තේරෙන්නේ නැත, එබැවින් ඔබ මා දැඩි ලෙස විනිශ්චය නොකළ යුතුය. මෘදුකාංග සංවර්ධනයෙන් දුරස්ව සිටින මා වැනි අයට මගේ ලිපිය රසවත් හා ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි.

පාඨමාලා දළ විශ්ලේෂණයට යාමට පෙර, එය හැදෑරීමට ඔබට අවම වශයෙන් Python පිළිබඳ අවම දැනුමක් අවශ්‍ය වන බව මම කියමි. ඔබට ඩමි සඳහා පොත් කිහිපයක් කියවිය හැකිය (මමත් ස්ටෙපික් පිළිබඳ පා course මාලාවක් හැදෑරීමට පටන් ගෙන ඇත, නමුත් තවමත් එය සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රගුණ කර නැත).

TensorFlow පාඨමාලාවෙහිම සංකීර්ණ නිර්මිතයන් අඩංගු නොවනු ඇත, නමුත් පුස්තකාල ආනයනය කරන්නේ ඇයි, ශ්‍රිතයක් නිර්වචනය කරන්නේ කෙසේද සහ එයට යමක් ආදේශ කරන්නේ මන්දැයි තේරුම් ගැනීමට අවශ්‍ය වනු ඇත.

TensorFlow සහ Udacity ඇයි?

මගේ පුහුණුවේ ප්රධාන ඉලක්කය වූයේ ස්නායුක ජාල භාවිතයෙන් විද්යුත් ස්ථාපන මූලද්රව්යවල ඡායාරූප හඳුනා ගැනීමට ඇති ආශාවයි.

මම TensorFlow තෝරගත්තෙ ඒ ගැන මගේ යාළුවන්ගෙන් අහපු නිසා. මට තේරෙන විදියට මේ පාඨමාලාව සෑහෙන්න ජනප්‍රියයි.

මම නිලධාරියාගෙන් ඉගෙනීම ආරම්භ කිරීමට උත්සාහ කළෙමි නිබන්ධනය .

ඊට පස්සේ මම ගැටළු දෙකකට මුහුණ දුන්නා.

• අධ්‍යාපනික ද්‍රව්‍ය රාශියක් ඇති අතර ඒවා විවිධ ප්‍රභේද වලින් පැමිණේ. රූප හඳුනාගැනීමේ ගැටලුව විසඳීම සඳහා අවම වශයෙන් අඩු වැඩි වශයෙන් සම්පූර්ණ පින්තූරයක් නිර්මාණය කිරීම මට ඉතා අපහසු විය.
• මට අවශ්‍ය බොහෝ ලිපි රුසියානු භාෂාවට පරිවර්තනය කර නැත. මම කුඩා කාලයේ ජර්මානු භාෂාව ඉගෙන ගත් අතර දැන් බොහෝ සෝවියට් දරුවන් මෙන් මම ජර්මානු හෝ ඉංග්‍රීසි නොදනිමි. ඇත්ත වශයෙන්ම, මගේ වැඩිහිටි ජීවිතය පුරා, මම ඉංග්රීසි ප්රගුණ කිරීමට උත්සාහ කළ නමුත්, එය පින්තූරයේ මෙන් යමක් බවට පත් විය.

නිල වෙබ් අඩවියේ කැණීමෙන් පසු, මම හරහා යාමට නිර්දේශ සොයාගත්තා මාර්ගගත පාඨමාලා දෙකෙන් එකක්.

මම තේරුම් ගත් පරිදි, Coursera පිළිබඳ පාඨමාලාව ගෙවා ඇත, සහ පාඨමාලාව Udacity: ගැඹුරු ඉගෙනීම සඳහා TensorFlow වෙත හැඳින්වීම එය "නොමිලේ, එනම් කිසිවක් සඳහා" සමත් විය හැකි විය.

පාඨමාලා අන්තර්ගතය

පාඨමාලාව පාඩම් 9 කින් සමන්විත වේ.

පළමු කොටස හඳුන්වාදීමයි, එහිදී එය ප්‍රතිපත්තිමය වශයෙන් අවශ්‍ය වන්නේ මන්දැයි ඔවුන් ඔබට කියනු ඇත.

#2 පාඩම මගේ ප්‍රියතම එකක් විය. එය තේරුම් ගැනීමට තරම් සරල වූ අතර විද්‍යාවේ අරුමපුදුම දේ ද පෙන්නුම් කළේය. කෙටියෙන් කිවහොත්, මෙම පාඩමේදී, ස්නායුක ජාල පිළිබඳ මූලික තොරතුරු වලට අමතරව, ෆැරන්හයිට් සිට සෙල්සියස් දක්වා උෂ්ණත්වය පරිවර්තනය කිරීමේ ගැටළුව විසඳීම සඳහා තනි ස්ථර ස්නායුක ජාලයක් භාවිතා කරන ආකාරය නිර්මාපකයින් විසින් පෙන්නුම් කරයි.

මෙය ඇත්තෙන්ම ඉතා පැහැදිලි උදාහරණයකි. මම තවමත් මෙහි වාඩි වී සිටින්නේ ඒ හා සමාන ගැටලුවක් විසඳා ගන්නේ කෙසේද යන්න ගැන සිතමින්, නමුත් විදුලි කාර්මිකයන් සඳහා පමණි.

අවාසනාවකට, මම තව දුරටත් ඇනහිටියෙමි, මන්ද නුහුරු භාෂාවකින් නොතේරෙන දේවල් ඉගෙනීම තරමක් අපහසු බැවිනි. මාව බේරගත්තේ හබ්රේ එකෙන් මම හොයාගත්ත දේ මෙම පාඨමාලාව රුසියානු භාෂාවට පරිවර්තනය කිරීම.

පරිවර්තනය උසස් තත්ත්වයෙන් සිදු කරන ලදී, Colab සටහන් පොත් ද පරිවර්තනය කර ඇත, එබැවින් මම මුල් පිටපත සහ පරිවර්තනය දෙකම බැලුවෙමි.

පාඩම අංක 3, ඇත්ත වශයෙන්ම, නිල TensorFlow නිබන්ධනයේ ඇති ද්‍රව්‍යවල අනුවර්තනයකි. මෙම නිබන්ධනයේදී, අපි ඇඳුම්වල පින්තූර වර්ගීකරණය කරන ආකාරය ඉගෙන ගැනීමට බහු ස්ථර ස්නායුක ජාලයක් භාවිතා කරමු (Fashion MNIST දත්ත කට්ටලය).

අංක 4 සිට අංක 7 දක්වා පාඩම් ද නිබන්ධනයේ අනුවර්තනයකි. නමුත් ඒවා නිවැරදිව සකස් කර ඇති නිසා, ඔබ විසින්ම අධ්යයනය කිරීමේ අනුපිළිවෙල තේරුම් ගැනීමට අවශ්ය නොවේ. මෙම පාඩම් වලදී අපි ඉතා නිරවද්‍ය ස්නායුක ජාල, පුහුණුවේ නිරවද්‍යතාවය වැඩි කර ආකෘතිය සුරැකීම ගැන කෙටියෙන් කියනු ඇත. ඒ අතරම, අපි රූපයේ බළලුන් සහ බල්ලන් වර්ගීකරණය කිරීමේ ගැටලුව එකවර විසඳන්නෙමු.

පාඩම අංක 8 සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනම පාඨමාලාවක්, වෙනත් ගුරුවරයෙකු සිටින අතර, පාඨමාලාවම තරමක් පුළුල් වේ. පාඩම කාල මාලාව ගැන. මට තවම ඒ ගැන උනන්දුවක් නැති නිසා, මම එය විකර්ණ ලෙස ස්කෑන් කළා.

මෙය TensorFlow lite පිළිබඳ නොමිලේ පාඨමාලාවක් හැදෑරීමට ආරාධනාවක් වන #9 පාඩමෙන් අවසන් වේ.

ඔබ කැමති සහ අකමැති දේ

මම වාසි සමඟ ආරම්භ කරමි:

• පාඨමාලාව නොමිලේ
• පාඨමාලාව තියෙන්නේ TensorFlow 2 මත. මම දැකපු සමහර පෙළපොත් සහ අන්තර්ජාලයේ සමහර පාඨමාලා TensorFlow 1 මත තිබුණා. ලොකු වෙනසක් තියෙනවාද කියලා මම දන්නේ නැහැ, නමුත් වර්තමාන අනුවාදය ඉගෙන ගැනීම සතුටක්.
• වීඩියෝවේ ගුරුවරුන් කරදරකාරී නොවේ (රුසියානු අනුවාදයේ ඔවුන් මුල් පිටපතේ මෙන් සතුටු සිතින් කියවන්නේ නැත)
• පාඨමාලාවට වැඩි කාලයක් ගත නොවේ
• පාඨමාලාව ඔබට දුකක් හෝ බලාපොරොත්තු සුන්වීමක් ඇති නොකරයි. පාඨමාලාවේ ඇති කාර්යයන් සරල වන අතර යමක් පැහැදිලි නැතිනම් (සහ කාර්යයන්වලින් හොඳ භාගයක් මට පැහැදිලි නොවීය) නිවැරදි විසඳුම සමඟ Colab ආකාරයෙන් ඉඟියක් සෑම විටම තිබේ.
• කිසිවක් ස්ථාපනය කිරීමට අවශ්ය නැත, පාඨමාලාවේ සියලුම රසායනාගාර කටයුතු බ්රවුසරයේ සිදු කළ හැකිය

දැන් අවාසි:

• ප්රායෝගිකව පාලන ද්රව්ය නොමැත. පරීක්ෂණ නැත, කාර්යයන් නැත, කෙසේ හෝ පාඨමාලාවේ ප්‍රවීණත්වය පරීක්ෂා කිරීමට කිසිවක් නැත
• මගේ සියලුම නෝට්පෑඩ් ඒවා අවශ්‍ය පරිදි ක්‍රියා කළේ නැත. මම හිතන්නේ ඉංග්‍රීසි Colab හි මුල් පාඨමාලාවේ තුන්වන පාඩමේදී දෝෂයක් ඇති වූ අතර එයට කුමක් කළ යුතු දැයි මම නොදනිමි.
• පරිගණකයකින් පමණක් නැරඹීමට පහසුයි. සමහර විට මම එය සම්පූර්ණයෙන්ම තේරුම් නොගත්තත්, මගේ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයේ Udacity යෙදුම සොයා ගැනීමට නොහැකි විය. වෙබ් අඩවියේ ජංගම අනුවාදය ප්‍රතිචාර නොදක්වයි, එනම්, මුළු තිර ප්‍රදේශයම පාහේ සංචාලන මෙනුව මගින් අල්ලාගෙන ඇත, නමුත් ප්‍රධාන අන්තර්ගතය බැලීමට ඔබ නැරඹුම් ප්‍රදේශයෙන් ඔබ්බට දකුණට අනුචලනය කළ යුතුය. එසේම, වීඩියෝව දුරකථනයෙන් නැරඹිය නොහැක. අඟල් 6කට වඩා වැඩි තිරයක් මත ඔබට ඇත්තටම කිසිවක් දැකිය නොහැක.
• පාඨමාලාවේ සමහර දේවල් කිහිප වතාවක්ම හපනු ලැබේ, නමුත් ඒ සමඟම, විකෘති ජාලයන්හි ඇත්ත වශයෙන්ම අවශ්‍ය දේවල් පාඨමාලාවේදී හපන්නේ නැත. සමහර අභ්‍යාසවල සමස්ත අරමුණ මට තවමත් වැටහුණේ නැත (උදාහරණයක් ලෙස, Max Pooling යනු කුමක් සඳහාද).

සාරාංශය

ආශ්චර්යය සිදු නොවූ බව නිසැකවම ඔබ දැනටමත් අනුමාන කර ඇත. තවද මෙම කෙටි පාඨමාලාව සම්පූර්ණ කිරීමෙන් පසුව, ස්නායුක ජාල ක්‍රියා කරන ආකාරය සත්‍ය වශයෙන්ම තේරුම් ගත නොහැක.

ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙයින් පසු ස්විච් ගියර් වල ස්විච සහ බොත්තම් වල ඡායාරූප වර්ගීකරණය සමඟ මගේ ගැටලුව තනිවම විසඳා ගැනීමට මට නොහැකි විය.

නමුත් සමස්ත පාඨමාලාව ප්රයෝජනවත් වේ. TensorFlow සමඟ කළ හැකි දේවල් මොනවාද සහ ඊළඟට ගත යුතු දිශාව එය පෙන්වයි.

මම හිතන්නේ මම මුලින්ම Python හි මූලික කරුණු ඉගෙන ගත යුතු අතර ස්නායුක ජාල ක්‍රියා කරන ආකාරය ගැන රුසියානු භාෂාවෙන් පොත් කියවිය යුතු අතර පසුව TensorFlow ගත යුතුය.

අවසාන වශයෙන්, හබ්ර් පිළිබඳ පළමු ලිපිය ලිවීමට සහ එය හැඩතල ගැන්වීමට මට උදව් කිරීම ගැන මගේ මිතුරන්ට ස්තූති කිරීමට මම කැමතියි.

PS ඔබගේ අදහස් සහ ඕනෑම නිර්මාණාත්මක විවේචන දැකීමට මම සතුටු වෙමි.

මූලාශ්රය: www.habr.com