Në të gjithë jetën time të vetëdijes, kam qenë energjetik (jo, nuk po flas për ndonjë pije me vetitë të dyshimta).
KurrĂ« nuk kam pasur shumĂ« interes pĂ«r botĂ«n e teknologjive informative, madje edhe matrica vĂ«shtirĂ« se do tâi shumĂ«zoja nĂ« njĂ« copĂ« letre. Dhe kurrĂ« nuk mĂ« ka nevojitur kjo, qĂ« tĂ« kuptoni pak rreth veprimtarisĂ« sime, mund tĂ« ndaj njĂ« histori tĂ« mrekullueshme. NjĂ« herĂ«, kĂ«rkova nga kolegĂ«t e mi qĂ« tĂ« bĂ«nin njĂ« punĂ« nĂ« Excel â njĂ« tabelĂ«, kaloi gjysma e ditĂ«s sĂ« punĂ«s, e afrohem te ata, dhe ata ishin ulur duke sumuar tĂ« dhĂ«nat me njĂ« kalkulator, po, po, me njĂ« kalkulator tĂ« zakonshĂ«m tĂ« zi me butona. Pra, cila mund tĂ« jetĂ« biseda pĂ«r rrjetet nervore pas kĂ«saj?.. Prandaj, kurrĂ« nuk kam pasur ndonjĂ« parashikim pĂ«r tĂ« hyrĂ« nĂ« botĂ«n e IT-sĂ«. Por, siç thonĂ«, "mirĂ« Ă«shtĂ« aty ku ne nuk jemi", miqtĂ« e mi mĂ« shqetĂ«suan me fjalĂ«t pĂ«r realitetin e shtuar, pĂ«r rrjetet nervore, pĂ«r gjuhĂ«t e programimit (shumĂ« kryesisht pĂ«r Python-in).
Me fjalë dukej shumë e thjeshtë, dhe vendosa se përse të mos e zotëroja këtë art magjik, për ta aplikuar në fushën time të aktivitetit.
Në këtë artikull do ta kaloj përpjekjen time për të zotëruar bazat e Python-it dhe do të ndaj me ju përshtypjen time nga kursi falas për TensorFlow nga Udacity.
Hyrje
NĂ« fillim duhet tĂ« theksoj se pas 11 vjetĂ«sh nĂ« energjetikĂ«, kur ti e di dhe mund tĂ« bĂ«sh gjithçka dhe madje pak mĂ« shumĂ« (sipĂ«r obligimeve tĂ« tua), tĂ« mĂ«sosh gjĂ«ra krejtĂ«sisht tĂ« reja â nĂ« njĂ«rĂ«n anĂ« shkakton njĂ« entuziazĂ«m tĂ« fuqishĂ«m, por nĂ« anĂ«n tjetĂ«r pĂ«rkthehet nĂ« dhimbje fizike "ndĂ«rsaore nĂ« kokĂ«".
Ende nuk e kam kuptuar plotësisht të gjitha konceptet bazë të programimit dhe të mësimit të makinerive, prandaj nuk duhet të më gjykoni rreptësisht. Shpresoj që artikulli im do të jetë interesant dhe i dobishëm për njerëzit si unë, të largët nga zhvillimi i softuerit.
Para se të kaloj në përmbledhjen e kursit, do të them se për studimin e tij do të kërkohet të paktën një njohuri minimale e Python-it. Mund të lexoni disa libra për fillestarët (unë kam filluar gjithashtu një kurs në Stepic, por ende nuk e kam përfunduar).
Në kursin për TensorFlow nuk do të ketë konstrukcione të komplikuara, por do të jetë e nevojshme të kuptoni se përse importohen bibliotekat, si përcaktohet një funksion dhe pse diçka përfshihet në të.
Pse TensorFlow dhe Udacity?
Qëllimi kryesor i studimit tim ishte dëshira për të njohur fotografitë e elementeve të instalimeteve elektrike përmes rrjetëve neurale.
TensorFlow e zgjodha sepse dëgjoja për të nga shokët e mi. Dhe siç e kuptova, ky kurs është mjaft i njohur.
Përpiqesha të filloja studimin me të .
Dhe menjëherë u ndesha me dy probleme.
- Materialet edukative ishin të shumta dhe shkonin në kaos. Të formoja edhe një pamje mjaft të qartë për zgjidhjen e problemit të njohjes së imazheve, ishte shumë e vështirë për mua.
- Shumica e artikujve që më duhen nuk janë përkthyer në rusisht. Kështu ndodhi që në fëmijëri mësova gjermanisht dhe tani, si shumë fëmijë të ish-Bashkimit Sovjetik, nuk e di as gjermanishten, as anglezen. Sigurisht, gjatë jetës time të vetëdijshme, kam përpiqur të zotëroj anglishten, por e kam arritur më shumë si në figurë.
Pas një kërkimi në faqen zyrtare, gjeta rekomandime për të ndjekur .
Siç e kuptova, kursi në Coursera ishte me pagesë, ndërsa kursi mund të ndiqet "pa pagesë, dmth falas."
PĂ«rmbajtja e kursit
Kursi përbën 9 mësime.
Seksyoni i parë është hyrës, aty do të flasin për arsyen se përse ai është në thelb i nevojshëm.
MĂ«simi â 2 doli tĂ« ishte mĂ«simi im i preferuar. Ai ishte mjaft i thjeshtĂ« pĂ«r t'u kuptuar dhe gjithashtu demonstroi mrekullitĂ« e shkencĂ«s. NĂ« thelb, nĂ« kĂ«tĂ« mĂ«sim pĂ«rveç informacionit bazĂ« pĂ«r rrjetet neurale, krijuesit demonstrojnĂ« se si me ndihmĂ«n e njĂ« rrjeti neural me njĂ« shtresĂ« mund tĂ« zgjidhet problemi i konvertimit tĂ« temperaturĂ«s nga gradĂ«t Fahrenheit nĂ« gradĂ«t Celsius.
Ky është një shembull në të vërtetë shumë ilustrues. Ende po mendoj se si të shpik dhe të zgjidh një detyrë të ngjashme, por vetëm për elektricitetin.
Fatkeqësisht, më pas kam ngecur, sepse të mësosh gjëra të panjohura në një gjuhë të panjohur është mjaft e vështirë. Më shpëtoi fakti që gjeta në Habr .
Përkthimi u krye me cilësi, notebook-et Colab gjithashtu janë përkthyer, kështu që më pas shikoja edhe në origjinal, edhe në përkthim.
MĂ«simi â3 â Ă«shtĂ«, nĂ« thelb, njĂ« riprodhim i materialeve tĂ« tutorialit zyrtar tĂ« TensorFlow. NĂ« kĂ«tĂ« mĂ«sim mĂ«sojmĂ« tĂ« klasifikojmĂ« imazhe tĂ« veshjeve me ndihmĂ«n e njĂ« rrjeti neural me shumĂ« shtresa (grupi i tĂ« dhĂ«nave Fashion MNIST).
Lezionet nga â4 nĂ« â7 janĂ« gjithashtu njĂ« pĂ«rshtatje e njĂ« tutoriali. Por pĂ«r shkak se ato janĂ« ndĂ«rtuar nĂ« mĂ«nyrĂ« tĂ« arsyeshme, nuk ka nevojĂ« tĂ« merremi me sekuencĂ«n e studimit. NĂ« kĂ«to lezione do tĂ« na tregojnĂ« shkurtimisht pĂ«r rrjetet nervore super tĂ« sakta, pĂ«r mĂ«nyrĂ«n e rritjes sĂ« saktĂ«sisĂ« sĂ« mĂ«simit dhe ruajtjes sĂ« modelit. GjatĂ« kĂ«saj do tĂ« zgjidhim pĂ«rfundimisht problemin e klasifikimit tĂ« qenve dhe maceve nĂ« njĂ« imazh.
Leksioni â8 pĂ«rbĂ«n njĂ« kurs krejtĂ«sisht tĂ« veçantĂ«, ka njĂ« mĂ«sues tjetĂ«r dhe vetĂ« course Ă«shtĂ« mjaft voluminoz. Leksioni i kushtohet serive temporale. Duke qenĂ« se kjo pĂ«r momentin nuk mĂ« intereson, e kam pĂ«rshkuar me shpejtĂ«si.
E pĂ«rfundon tĂ« gjithĂ« leksioni â9, i cili Ă«shtĂ« njĂ« ftesĂ« pĂ«r tĂ« ndjekur njĂ« kurs falas mbi TensorFlow lite.
ĂfarĂ« mĂ« ka pĂ«lqyer dhe çfarĂ« nuk mĂ« ka pĂ«lqyer
Le të fillojmë me përfitimet:
- Kursi është falas
- Kursi është për TensorFlow 2. Disa libra që kam parë dhe disa kurse në internet qenë për TensorFlow 1. Nuk e di nëse ka ndonjë ndryshim të madh, por është kënaqësi të mësoj versionin aktual.
- Mësuesit në video nuk irritojnë (edhe pse në versionin rus lexojnë jo aq energjikisht si në origjinal)
- Kursi nuk kërkon shumë kohë
- Kursi nuk të fut në ndjenja dëshpërimi dhe pafundësie. Detyrat në kurs janë të thjeshta dhe gjithmonë ka një ndihmë në formën e Colab me zgjidhjen e saktë, nëse diçka nuk kuptohet (ndihesh, se një gjysmë e mirë e detyrave nuk më ishte e qartë)
- Nuk është nevoja të instalosh asgjë, të gjitha laboratorët e kursit mund të bëhen në shfletues
Tani për disavantazhet:
- Një numër praktikisht asnjë material kontrolli. As teste, as detyra, asgjë për të verifikuar përvetësimin e kursit
- Jo të gjithë notebookët e mi funksionuan siç duhet. Më duket, në leksionin e tretë të kursit origjinal në anglisht, Colab nxori një gabim dhe nuk dija çfarë të bëja me të
- ĂshtĂ« e pĂ«rshtatshme tĂ« shikohet vetĂ«m nĂ« kompjuter. Ndoshta nuk kam kuptuar plotĂ«sisht, por nuk e gjej aplikacionin Udacity nĂ« telefonin tim tĂ« mençur. Dhe versioni celular i sitit nuk Ă«shtĂ« adaptiv, domethĂ«nĂ«, thuajse i gjithĂ« ekrani zĂ« menuja e navigimit, por pĂ«r tĂ« parĂ« pĂ«rmbajtjen kryesore duhet tĂ« lĂ«vizĂ«sh djathtas pĂ«rtej fushĂ«s sĂ« pamjes. Po ashtu, video nuk mund tĂ« shikohet nĂ« telefon. NĂ« njĂ« ekran prej rreth 6 inçesh nuk shikohet asgjĂ« mirĂ«.
- Disa disa në kurs rishikohen disa herë, por nuk shpjegohen në të vërtetë gjërat që janë me të vërtetë të nevojshme për rrjetet konvolucione. Nuk e kuptova qëllimin global të disa ushtrimeve (p.sh., përse është e nevojshme Max Pooling).
CV
Sigurisht, ju tashmë e keni kuptuar se nuk ndodhi ndonjë mrekulli. Dhe pas kalimit të këtij kursi të shkurtër, nuk është e mundur të kuptoni me të vërtetë se si funksionojnë rrjetet nervore.
Natyrisht, pas kësaj nuk arrita të zgjidh problemin tim me klasifikimin e fotografive të ndërprerësve dhe butonave në pajisjet shpërndarëse.
Por, në përgjithësi, kursi është i dobishëm. Ai tregon se çfarë mund të bëhet me TensorFlow dhe në cilin drejtim duhet të lëvizni më tej.
Mendoj se për fillim duhet të mësoj bazat e Python dhe të lexoj libra në gjuhën shqipe rreth mënyrës si funksionojnë rrjetet nervore, e pastaj të merrem me TensorFlow.
Në përfundim, do të doja të falenderoja miqtë e mi për shtytjen që më dhanë për të shkruar artikullin tim të parë në 'Habr' dhe për ndihmën në formatimin e tij.
P.S. Do të isha i lumtur për komentet tuaja dhe çdo kritikë konstruktive.
Burimi: habr.com
