Cinq étapes pour démarrer avec le deep learning
Comment comprendre les 5 étapes du Deep Learning
La compréhension des méthodes et techniques de Deep Learning explose, avec de nouveaux modèles puissants démontrant des capacités que nous n'avons jamais vues auparavant. Les modèles d'IA conçus pour les utilisateurs ordinaires, tels que ChatGPT et DALLE-2, ont attiré l'attention du grand public sur l'intelligence artificielle.
Comprendre le fonctionnement interne de l’apprentissage profond peut être tout aussi déroutant. Bien que les mathématiques et le développement de modèles d’IA fonctionnels soient vastes, l’idée générale peut être décomposée en étapes plus simples pour comprendre comment démarrer votre voyage. Passons en revue les bases pour savoir par où commencer pour maîtriser les sujets complexes de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond.
Qu'est-ce que le deep learning en une phrase ?
Le deep learning est un moyen permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions par eux-mêmes en s'entraînant sur de grandes quantités de données et en utilisant des réseaux neuronaux complexes qui imitent la structure du cerveau humain pour effectuer des tâches complexes.
L'objectif de l'apprentissage profond est d'obtenir des informations à grande échelle que les humains peuvent obtenir manuellement et générer les résultats attendus sur la base de ces informations. Imaginez analyser un grand tableau de données pour trouver un point commun. Bien que l’examen manuel de chaque point de données soit fastidieux, les algorithmes d’IA peuvent détecter des modèles et formuler des hypothèses pour effectuer les différentes tâches que vous dirigez.
Dans un sens, les couches superposées de codes et de programmes qui traitent ces données peuvent être appelées réseaux de neurones, de la même manière que le cerveau humain est composé de milliards de neurones pour créer des systèmes informatiques biologiques. L’apprentissage profond applique simplement les capacités du cerveau humain à l’informatique : connecter des milliards de neurones via un code plutôt que par des impulsions électriques.
Pouvez-vous apprendre vous-même le deep learning ?
Oui ! Vous pouvez apprendre le deep learning de manière totalement indépendante, mais cela prendra beaucoup de temps et d’efforts si vous commencez sans aucune connaissance du code, du traitement des données ou de l’algèbre linéaire et du calcul.
Cependant, la plupart des personnes intéressées par l’apprentissage du deep learning ont une certaine connaissance pratique d’une ou de toutes ces disciplines. Il est peu probable que vous n'ayez pas de connaissances préalables pour vous aider à trouver la meilleure façon d'acquérir des compétences d'apprentissage en profondeur.
Si vous parvenez à maîtriser ces compétences en 6 à 12 mois en passant 5 à 10 heures par semaine à apprendre ces concepts étape par étape, vous pouvez écrire votre propre modèle d'apprentissage profond en un an !
La section suivante détaillera ce que vous devez apprendre, comment démarrer avec l'apprentissage automatique et passer à l'apprentissage profond, ainsi que quelques suggestions pendant le processus d'apprentissage.
Comment commencer à apprendre le Deep Learning
Comme mentionné précédemment, vous devez être familier avec l'algèbre linéaire et le calcul, le traitement et le formatage de grandes quantités de données et le codage dans plusieurs cadres pour comprendre comment apprendre le deep learning.
Une fois que vous avez confiance en votre capacité à relever ces défis, vous êtes vraiment prêt pour votre travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Après cela, vous voudrez vous concentrer sur la mise en route,
Étape 1 : Configurez correctement votre système
Une fois que vous aurez verrouillé les bases, vous voudrez vous concentrer sur la configuration de votre système informatique pour gérer l'apprentissage en profondeur modélisation. Maintenant, qu’est-ce que cela a à voir avec la façon d’apprendre le deep learning ? Eh bien, c'est en fait une étape cruciale car comme vous le verrez à l'étape 2, vous allez devoir vous entraîner !
Si vous avez besoin de conseils pour vous assurer que votre système est entièrement configuré pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, consultez tous les articles que nous avons sur les pièces dont vous pourriez avoir besoin pour cette version particulière.
Le deep learning est synonyme de calcul haute performance, mais de nos jours, des postes de travail et des ordinateurs portables sérieux pour le deep learning ne sont pas vraiment nécessaires pour commencer. Vous pouvez commencer avec un ensemble de données plus petit sur votre ordinateur de bureau et votre carte graphique, ou tirer parti du cloud computing.
En testant la preuve de concept avec l'apprentissage profond en utilisant un ensemble de données plus petit, certaines inexactitudes sont attendues. Une fois que vous avez validé vos compétences, vous pouvez envisager de construire ou d'acheter votre propre système.
Étape 2 : Démarrer avec les modèles d'apprentissage profond
Pour comprendre la meilleure façon d'apprendre l'apprentissage profond, vous devez comprendre qu'il s'agit simplement de commencer avec les modèles d'apprentissage profond les plus utiles.
Une grande partie de ce que nous apprenons se fait en effectuant des actions, en corrigeant des erreurs, puis en acquérant des connaissances plus approfondies au cours du processus. Par exemple, nous ne commençons pas à apprendre à faire du vélo en nous asseyant et en apprenant comment fonctionnent les engrenages, ce que font les pignons et les lois du mouvement de Newton.
Non, tu montes sur le vélo et tu essaies de commencer à pédaler ! Ensuite, vous pourriez tomber, vous relever, apprendre de votre erreur et réessayer. Appliquez ce concept lorsque vous apprenez pour la première fois à cuisiner ou à utiliser le moteur de recherche de Google. Vous nous verrez commencer à apprendre en en sachant suffisamment, puis découvrir le reste en cours de route.
C'est la première étape pour faire trébucher tout le monde. Découvrez le secret pour acquérir des compétences d’apprentissage profond ? Mise en route.
Troisième étape : apprendre l'apprentissage automatique et la théorie de l'apprentissage profond
Si vous voulez vraiment savoir comment apprendre l'apprentissage automatique, puis comment apprendre l'apprentissage profond, vous devez vous assurer d'apprendre la théorie de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
Ici, vous commencerez à apprendre certaines des principales nuances et pourrez commencer à construire votre base de connaissances en plus des compétences que vous possédez déjà en simple Mise en route. Devenir un bon élève sur ces sujets de base, c'est comment apprendre le deep learning à un niveau supérieur.
Pour d'excellents cours sur la théorie du deep learning, je recommande :
- Spécialisation Deep Learning sur Coursera
- Introduction au Deep Learning au MIT
- Practical Deep Learning Coder V3 de Fast.ai
Sur Youtube et Blog Il existe également divers tutoriels qui peuvent être utiles une fois que vous maîtrisez les bases. L'apprentissage profond est un sujet intensif et vous pouvez apprendre au fur et à mesure.
Étape 4 : Créez votre premier modèle d'apprentissage profond
La meilleure façon d'apprendre l'apprentissage profond est de travailler vers un objectif. Au fur et à mesure que vous démarrez et acquérez plus de connaissances, il est temps de commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage profond.
Selon le type de projet sur lequel vous souhaitez travailler, cela peut paraître complètement différent, mais n'essayez pas encore quelque chose de trop compliqué. Commencez petit et progressez progressivement, en veillant à éviter les erreurs courantes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond en cours de route !
Étape 5 : Développer, améliorer et continuer à apprendre le Deep Learning
La dernière étape pour apprendre le Deep Learning est de continuer à apprendre. Devenez un étudiant de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, en créant continuellement vos propres modèles et en explorant les modèles créés par d'autres. Essayez de nouveaux modèles, résolvez de nouveaux problèmes, abordez de nouveaux projets.
Si vous êtes sérieux au sujet du deep learning, alors passez à l'étape suivante et essayez un stage ou même une carrière dans le développement du deep learning !
Vous cherchez plus d’informations sur l’apprentissage profond ?
Comprendre le fonctionnement du deep learning peut sembler une tâche ardue, mais avec la bonne direction, c'est très gérable ! L’industrie du développement de l’IA et de l’apprentissage profond se développe chaque année, certains y voyant une « compétence du futur » qui ne fera que devenir de plus en plus demandée au fil du temps. Ainsi, que vous souhaitiez apprendre le deep learning pour le plaisir ou pour une carrière potentielle, de nombreuses opportunités vous attendent.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
AlphaFold 3 est lancé, prédisant de manière exhaustive les interactions et les structures des protéines et de toutes les molécules de la vie, avec une précision bien plus grande que jamais
Jul 16, 2024 am 12:08 AM
Editeur | Radis Skin Depuis la sortie du puissant AlphaFold2 en 2021, les scientifiques utilisent des modèles de prédiction de la structure des protéines pour cartographier diverses structures protéiques dans les cellules, découvrir des médicaments et dresser une « carte cosmique » de chaque interaction protéique connue. Tout à l'heure, Google DeepMind a publié le modèle AlphaFold3, capable d'effectuer des prédictions de structure conjointe pour des complexes comprenant des protéines, des acides nucléiques, de petites molécules, des ions et des résidus modifiés. La précision d’AlphaFold3 a été considérablement améliorée par rapport à de nombreux outils dédiés dans le passé (interaction protéine-ligand, interaction protéine-acide nucléique, prédiction anticorps-antigène). Cela montre qu’au sein d’un cadre unique et unifié d’apprentissage profond, il est possible de réaliser
