ディープラーニングを始めるための 5 つのステップ
ディープ ラーニングの 5 つのステップを理解する方法
ディープ ラーニングの手法とテクニックに対する理解は爆発的に進んでおり、新しい強力なモデルがこれまでにない洞察を実証しています。能力以前に見られる。 ChatGPT や DALLE-2 など、一般ユーザー向けに構築された AI モデルにより、人工知能に対する主流の注目が集まりました。
ディープラーニングの内部動作を理解することも同様に混乱を招く可能性があります。関数型 AI モデルの数学と開発は広範囲に及びますが、一般的な考え方は、旅の開始方法を理解するためのより簡単なステップに分割できます。人工知能と深層学習の複雑なトピックを習得するにはどこから始めるべきかという基本を確認しましょう。
ディープラーニングを一言で言うと何ですか?
ディープラーニングは、大量のデータでトレーニングし、人間の脳の構造を模倣した複雑なニューラル ネットワークを使用して複雑なタスクを実行することにより、コンピューターが自ら学習して意思決定を行う方法です。
ディープ ラーニングの目標は、人間 が手動で取得できる大規模な情報を取得し、その情報に基づいて期待される結果を生成することです。 大きなデータテーブルを分析して共通点を見つけることを想像してください。各データポイントを手動で調べるのは面倒ですが、AI アルゴリズムはパターンを検出し、指示されたさまざまなタスクを実行するための仮定を立てることができます。
ある意味では、このデータを処理するコードとプログラムの重なり合う層をニューラル ネットワークと呼ぶことができます。これは、人間の脳が生物学的コンピューター システムを作成するために数十億のニューロンで構成されるのと同様です。ディープラーニングは、人間の脳の機能をコンピューターサイエンスに単純に応用したもので、電気インパルスではなくコードを通じて数十億のニューロンを接続します。
ディープラーニングを独学できますか? ######はい!ディープ ラーニングは完全に独立して学習できますが、コーディング、データ処理、線形代数と微積分の知識がない状態で開始すると、多大な時間と労力がかかります。
ただし、ディープ ラーニングの学習方法に興味がある人のほとんどは、これらの分野の 1 つまたはすべてについて実用的な知識を持っています。ディープ ラーニング スキルを学習する最適な方法を理解するのに役立つ事前知識がないことはほとんどありません。
週に 5 ~ 10 時間をかけてこれらの概念を段階的に学習し、6 ~ 12 か月でこれらのスキルを習得できれば、1 年以内に独自の深層学習モデルを作成できるようになります。
次のセクションでは、何を学ぶ必要があるか、機械学習から始めてディープ ラーニングに移行する方法、およびその過程でのいくつかの提案について詳しく説明します。
ディープ ラーニングの学習を開始する方法
前述したように、線形代数と微積分、大量のデータの処理とフォーマット、さまざまなフレームワーク内でのコーディングに精通している必要があります。ディープラーニングを学ぶ方法を説明します。
これらの課題に取り組む能力に自信が持てるようになると、機械学習と深層学習の作業に本格的に取り組む準備が整います。その後は、開始に集中する必要があります。
ステップ 1: システムを適切にセットアップする
基本をしっかりと理解したら、次のことに重点を置きます。深層学習モデリングを処理できるようにコンピューター システムをセットアップします。さて、これはディープラーニングの学習方法とどのような関係があるのでしょうか?ステップ 2 でわかるように、練習する必要があるため、これは実際には重要なステップです。
システムが機械学習と深層学習用にすべてセットアップされていることを確認する方法についてガイダンスが必要な場合は、この特定のビルドに必要と思われるパーツに関するすべての記事を確認してください。
ディープ ラーニングはハイ パフォーマンス コンピューティングの同義語ですが、今日では、本格的なディープ ラーニング ワークステーションやラップトップは、始めるのに必ずしも必要ではありません。デスクトップとグラフィックス カード上の小規模なデータ セットから始めることも、クラウド コンピューティングを利用することもできます。
より小規模なデータセットを使用した深層学習による概念実証をテストすると、多少の不正確さが予想されます。スキルを検証したら、独自のシステムの構築または購入を検討できます。
ステップ 2: ディープ ラーニング モデルを開始する
ディープ ラーニングを学習する最適な方法を理解するには、最も役立つディープ ラーニング モデルを使い始めるだけであることを理解する必要があります。 。
私たちが学ぶことの多くは、アクションを実行し、間違いを修正し、その過程でより深い知識を得ることで得られます。たとえば、私たちは座って歯車の仕組み、スプロケットの役割、ニュートンの運動法則を学ぶことから自転車の乗り方を学び始めるわけではありません。
いいえ、自転車に乗ってペダルを漕ぎ始めてください。そして、転んでも立ち上がって、間違いから学び、もう一度挑戦するかもしれません。初めて料理を学ぶときや、Google の検索エンジンの使い方を学ぶときに、この概念を適用してください。十分な知識から学習を開始し、途中で残りの部分を理解することがわかります。
これは誰もがつまずく最初のステップです。ディープラーニングスキルを習得する秘訣を学びましたか? ###はじめる###。 ステップ 3: 機械学習とディープ ラーニングの理論を学ぶ
機械学習の学習方法を知り、次にディープ ラーニングの学習方法を知りたい場合は、必ず機械学習を学習する必要があります。学習理論と深層学習理論。
ここでは、主要なニュアンスのいくつかを学び始め、
「はじめに」するだけで、すでに持っているスキルに基づいて知識ベースの構築を開始できます。これらの基本的なトピックについて優れた生徒になることが、より高いレベルでディープ ラーニングを学ぶ方法になります。 深層学習理論に関するいくつかの優れたコースについては、次のコースをお勧めします:
Coursera の深層学習スペシャライゼーション- MIT での深層学習入門 # Fast.ai の実践的な深層学習コーダー V3
- YouTube やブログには、基本を理解すれば役立つさまざまなチュートリアルもあります。ディープラーニングは集中的なトピックであり、学びながら学ぶことができます。
以上がディープラーニングを始めるための 5 つのステップの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

エディター | Radish Skin 2021 年の強力な AlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬剤を発見し、既知のあらゆるタンパク質相互作用の「宇宙地図」を描いてきました。ちょうど今、Google DeepMind が AlphaFold3 モデルをリリースしました。このモデルは、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造予測を実行できます。 AlphaFold3 の精度は、これまでの多くの専用ツール (タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測) と比較して大幅に向上しました。これは、単一の統合された深層学習フレームワーク内で、次のことを達成できることを示しています。
