Цео свој одрасли живот био сам енергетско пиће (не, сада не говоримо о пићу са сумњивим својствима).
Никада се нисам посебно интересовао за свет информационих технологија, а једва да умножавам и матрице на комаду папира. А ово ми никад није требало, да мало разумете специфичности мог рада, могу да поделим дивну причу. Једном сам замолио колеге да ураде посао у Екцел табели, прошло је пола радног дана, отишао сам до њих, а они седе и збрајају податке на калкулатору, да, на обичном црном калкулатору са дугмадима. Па, о каквим неуронским мрежама после овога можемо да причамо?.. Дакле, никада нисам имао неке посебне предуслове да се уроним у свет ИТ-а. Али, како кажу, „добро је тамо где нисмо“, пријатељи су ми зујали о проширеној стварности, о неуронским мрежама, о програмским језицима (углавном о Питхон-у).
На речима, то је изгледало врло једноставно и одлучио сам зашто не бих савладао ову магијску уметност како бих је применио у свом пољу делатности.
У овом чланку ћу прескочити своје покушаје да савладам основе Питхон-а и поделићу са вама своје утиске о бесплатном ТенсорФлов курсу из Удацитија.
Увод
За почетак, вреди напоменути да након 11 година у енергетској индустрији, када знате и можете све, па чак и мало више (према својим обавезама), учење радикално нових ствари – с једне стране, изазива велики ентузијазам, али са друге - претвара се у физички бол "зупчаници у мојој глави".
Још увек не разумем у потпуности све основне концепте програмирања и машинског учења, тако да не би требало да ми судите престрого. Надам се да ће мој чланак бити занимљив и користан људима попут мене који су далеко од развоја софтвера.
Пре него што пређем на преглед курса, рећи ћу да ће вам за његово проучавање бити потребно барем минимално познавање Питхона. Можете прочитати неколико књига за лутке (и ја сам почео да похађам курс о Степићу, али га још нисам у потпуности савладао).
Сам курс ТенсорФлов неће садржати сложене конструкције, али ће бити неопходно разумети зашто се библиотеке увозе, како је функција дефинисана и зашто је нешто замењено у њу.
Зашто ТенсорФлов и Удацити?
Основни циљ моје обуке је била жеља да се помоћу неуронских мрежа препознају фотографије елемената електроинсталације.
Изабрао сам ТенсорФлов јер сам чуо за њега од својих пријатеља. И колико разумем, овај курс је прилично популаран.
Покушао сам да почнем да учим од званичника .
А онда сам наишао на два проблема.
- Постоји много едукативних материјала, и они долазе у различитим варијантама. Било ми је веома тешко да створим барем мање-више потпуну слику о решавању проблема препознавања слике.
- Већина чланака који су ми потребни нису преведени на руски. Десило се да сам као дете научио немачки, а сада, као и многа совјетска деца, не знам ни немачки ни енглески. Наравно, током свог одраслог живота покушавао сам да савладам енглески, али је испало нешто као на слици.
Након што сам копао по званичном сајту, пронашао сам препоруке које треба проћи .
Колико сам разумео, курс на Цоурсери је био плаћен, и курс било је могуће проћи „бесплатно, односно без икакве надокнаде“.
Садржај курса
Курс се састоји од 9 часова.
Први део је уводни, где ће вам рећи зашто је то у принципу потребно.
Лекција #2 се показала као моја омиљена. Било је довољно једноставно да се разуме и такође је показало чуда науке. Укратко, у овој лекцији, поред основних информација о неуронским мрежама, креатори показују како да користе једнослојну неуронску мрежу за решавање проблема претварања температуре из Фаренхајта у Целзијус.
Ово је заиста веома јасан пример. Још увек седим овде и размишљам како да смислим и решим сличан проблем, али само за електричаре.
Нажалост, одуговлачио сам даље, јер је учење неразумљивих ствари на непознатом језику прилично тешко. Оно што ме је спасило је оно што сам нашао на Хабреу .
Превод је урађен квалитетно, преведене су и Цолаб свеске, па сам онда погледао и оригинал и превод.
Лекција бр. 3 је, у ствари, адаптација материјала из званичног ТенсорФлов туторијала. У овом туторијалу користимо вишеслојну неуронску мрежу да научимо како да класификујемо слике одеће (Фасхион МНИСТ скуп података).
Лекције од 4 до 7 су такође адаптација туторијала. Али због чињенице да су правилно распоређени, нема потребе да сами разумете редослед учења. У овим лекцијама ће нам укратко бити речено о ултра прецизним неуронским мрежама, како повећати тачност обуке и сачувати модел. У исто време, истовремено ћемо решити и проблем класификације мачака и паса на слици.
Лекција број 8 је потпуно засебан курс, постоји други наставник, а сам курс је прилично обиман. Лекција је о временским серијама. Пошто ме то још не занима, скенирао сам га дијагонално.
Ово се завршава лекцијом #9, која представља позив за бесплатан курс о ТенсорФлов лите-у.
Шта вам се допало, а шта не
Почећу са позитивним стварима:
- Курс је бесплатан
- Курс је на ТенсорФлов 2. Неки уџбеници које сам видео и неки курсеви на Интернету су били на ТенсорФлов 1. Не знам да ли постоји велика разлика, али лепо је научити тренутну верзију.
- Наставници у видеу нису досадни (иако у руској верзији не читају тако весело као у оригиналу)
- Курс не траје много времена
- Курс не чини да се осећате тужно или безнадежно. Задаци у курсу су једноставни и увек постоји наговештај у виду Цолаб-а са тачним решењем ако нешто није јасно (а мени добра половина задатака није била јасна)
- Не морате ништа да инсталирате, сав лабораторијски рад курса се може обавити у претраживачу
Сада недостаци:
- Контролних материјала практично нема. Нема тестова, нема задатака, ништа да се некако провери савладаност курса
- Нису све моје бележнице радиле како би требало. Мислим да је у трећој лекцији оригиналног курса енглеског Цолаб бацио грешку и нисам знао шта да радим са њом
- Погодно за гледање само на рачунару. Можда нисам у потпуности разумео, али нисам могао да пронађем апликацију Удацити на свом паметном телефону. А мобилна верзија сајта не реагује, односно скоро цео екран заузима навигациони мени, али да бисте видели главни садржај, потребно је да скролујете удесно изван области за гледање. Такође, видео се не може гледати на телефону. Не можете да видите ништа на екрану величине нешто више од 6 инча.
- Неке ствари у курсу се прежваћу више пута, али у исто време, заиста неопходне ствари на самим конволуционим мрежама се не жваћу у току. Још увек нисам разумео општу сврху неких вежби (на пример, чему служи Мак Поолинг).
Резиме
Сигурно сте већ претпоставили да се чудо није догодило. А након завршетка овог кратког курса, немогуће је заиста разумети како неуронске мреже функционишу.
Наравно, нисам могао самостално да решим свој проблем са класификацијом фотографија прекидача и дугмади у расклопним апаратима.
Али генерално, курс је користан. Показује шта се може урадити са ТенсорФлов-ом и којим смером даље треба ићи.
Мислим да прво треба да научим основе Питхон-а и прочитам књиге на руском о томе како функционишу неуронске мреже, а затим да преузмем ТенсорФлов.
На крају, желео бих да се захвалим својим пријатељима што су ме подстакли да напишем први чланак на Хабру и помогли ми да га форматирам.
ПС Биће ми драго да видим ваше коментаре и сваку конструктивну критику.
Извор: ввв.хабр.цом