Lima langkah untuk bermula dengan pembelajaran mendalam
Cara memahami 5 langkah pembelajaran mendalam
Pemahaman kaedah dan teknik pembelajaran mendalam telah meningkat, dengan model berkuasa baharu yang menunjukkan cerapan yang belum pernah kita lihat sebelum kemampuan. Model AI yang dibina untuk pengguna biasa, seperti ChatGPT dan DALLE-2, telah membawa perhatian arus perdana kepada kecerdasan buatan.
Memahami fungsi dalaman pembelajaran mendalam boleh menjadi sama mengelirukan. Walaupun matematik dan pembangunan model AI berfungsi adalah luas, idea umum boleh dipecahkan kepada langkah yang lebih mudah untuk memahami cara memulakan perjalanan anda. Mari kita semak asas dari mana untuk mula menguasai topik kompleks kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam.
Apakah pembelajaran mendalam dalam satu ayat?
Pembelajaran mendalam ialah cara untuk komputer belajar dan membuat keputusan sendiri dengan melatih sejumlah besar data dan menggunakan rangkaian saraf kompleks yang meniru struktur otak manusia untuk melaksanakan tugas yang kompleks.
Matlamat pembelajaran mendalam adalah untuk mendapatkan maklumat pada skala yang boleh diperolehi oleh manusia secara manual, dan untuk menjana hasil yang diharapkan berdasarkan maklumat tersebut. Bayangkan menganalisis jadual data yang besar untuk mencari persamaan. Walaupun memeriksa setiap titik data secara manual adalah membosankan, algoritma AI boleh mengesan corak dan membuat andaian untuk melaksanakan pelbagai tugas mengikut arahan anda.
Dalam satu segi, lapisan kod dan atur cara yang bertindih yang memproses data ini boleh dipanggil rangkaian saraf, sama seperti bagaimana otak manusia terdiri daripada berbilion neuron untuk mencipta sistem komputer biologi. Pembelajaran mendalam hanya menggunakan keupayaan otak manusia untuk sains komputer: menghubungkan berbilion neuron melalui kod dan bukannya impuls elektrik.
Bolehkah anda mengajar diri anda pembelajaran mendalam?
Ya! Anda boleh mempelajari pembelajaran mendalam sepenuhnya secara bebas, tetapi ia akan mengambil banyak masa dan usaha jika anda bermula tanpa pengetahuan tentang pengekodan, pemprosesan data atau algebra dan kalkulus linear.
Walau bagaimanapun, kebanyakan orang yang berminat dengan cara mempelajari pembelajaran mendalam mempunyai sedikit pengetahuan tentang satu atau semua disiplin ini. Tidak mungkin anda tidak mempunyai pengetahuan sedia ada untuk membantu anda memikirkan cara terbaik untuk mempelajari kemahiran pembelajaran mendalam.
Jika anda boleh menguasai kemahiran ini dalam 6-12 bulan dengan menghabiskan 5-10 jam seminggu mempelajari konsep ini langkah demi langkah, anda boleh menulis model pembelajaran mendalam anda sendiri dalam setahun!
Bahagian seterusnya akan memperincikan perkara yang anda perlu pelajari, cara bermula dengan pembelajaran mesin dan beralih ke pembelajaran mendalam, dan beberapa cadangan sepanjang perjalanan.
Cara mula belajar pembelajaran mendalam
Seperti yang dinyatakan sebelum ini, anda perlu biasa dengan algebra dan kalkulus linear, memproses dan memformat sejumlah besar data serta pengekodan dalam pelbagai rangka kerja untuk dikira bagaimana Belajar pembelajaran mendalam.
Sebaik sahaja anda berasa yakin dengan keupayaan anda untuk menangani cabaran ini, anda benar-benar akan bersedia untuk pembelajaran mesin anda sendiri dan kerja pembelajaran mendalam. Selepas itu, anda perlu memberi tumpuan untuk bermula,
Langkah 1: Sediakan Sistem Anda Dengan Betul
Setelah anda mengunci asas, anda perlu fokus pada menyediakan sistem komputer anda untuk mengendalikan pemodelan pembelajaran mendalam. Sekarang, apakah kaitannya dengan cara mempelajari pembelajaran mendalam? Nah, ini sebenarnya langkah yang penting kerana seperti yang anda akan lihat dalam langkah 2, anda perlu berlatih!
Jika anda memerlukan sedikit panduan tentang cara memastikan sistem anda disediakan untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, lihat semua artikel yang kami ada pada bahagian yang mungkin anda perlukan untuk binaan khusus ini.
Pembelajaran mendalam adalah sinonim dengan pengkomputeran berprestasi tinggi, tetapi pada zaman ini, stesen kerja dan komputer riba pembelajaran mendalam yang serius tidak diperlukan untuk bermula. Anda boleh bermula dengan set data yang lebih kecil pada desktop dan kad grafik anda, atau memanfaatkan pengkomputeran awan.
Menguji bukti konsep melalui pembelajaran mendalam menggunakan set data yang lebih kecil, beberapa ketidaktepatan dijangka. Setelah anda mengesahkan kemahiran anda, anda boleh mempertimbangkan untuk membina atau membeli sistem anda sendiri.
Langkah 2: Bermula dengan Model Pembelajaran Mendalam
Untuk memahami cara terbaik untuk mempelajari pembelajaran mendalam, anda perlu memahami bahawa ini hanyalah tentang bermula dengan model pembelajaran mendalam yang paling membantu .
Banyak perkara yang kita pelajari adalah dengan melakukan tindakan, membetulkan kesilapan, dan kemudian memperoleh pengetahuan yang lebih mendalam dalam proses itu. Sebagai contoh, kita tidak mula belajar menunggang basikal dengan duduk dan mempelajari cara gear berfungsi, apa yang dilakukan oleh sproket, dan undang-undang gerakan Newton.
Tidak, anda naik basikal dan cuba mula mengayuh! Kemudian anda mungkin jatuh, bangkit semula, belajar daripada kesilapan anda, dan cuba lagi. Gunakan konsep ini apabila anda mula-mula belajar memasak atau menggunakan enjin carian Google. Anda akan melihat kami mula belajar dengan cukup mengetahui dan kemudian memikirkan yang lain sepanjang perjalanan.
Ini adalah langkah pertama untuk membuat semua orang tersandung. Ketahui rahsia untuk mempelajari kemahiran pembelajaran mendalam? Bermula.
Langkah 3: Pelajari Pembelajaran Mesin dan Teori Pembelajaran Mendalam
Jika anda benar-benar ingin tahu cara belajar pembelajaran mesin dan kemudian cara belajar pembelajaran mendalam, anda perlu memastikan anda mempelajari Mesin pembelajaran dan teori pembelajaran mendalam.
Di sini anda akan mula mempelajari beberapa nuansa utama dan boleh mula membina asas pengetahuan anda di atas kemahiran yang anda sudah ada dengan hanya Bermula. Menjadi pelajar yang baik dalam topik asas ini ialah cara mempelajari pembelajaran mendalam di peringkat yang lebih tinggi.
Untuk beberapa kursus yang sangat baik tentang teori pembelajaran mendalam, saya mengesyorkan:
- Pengkhususan Pembelajaran Dalam Coursera
- Pengenalan kepada Pembelajaran Dalam di MIT
- Fast.ai's Practical Deep Learning Coder V3
Terdapat juga pelbagai tutorial di Youtube dan blog yang boleh membantu sebaik sahaja anda menguasai asasnya. Pembelajaran mendalam ialah topik yang intensif dan anda boleh belajar semasa anda pergi.
Langkah 4: Bina model pembelajaran mendalam pertama anda
Cara terbaik untuk mempelajari pembelajaran mendalam ialah berusaha ke arah matlamat. Semasa anda bermula dan memperoleh lebih banyak pengetahuan, tiba masanya untuk mula membina model pembelajaran mendalam anda sendiri.
Bergantung pada jenis projek yang mungkin anda ingin kerjakan, ini mungkin kelihatan berbeza sama sekali, tetapi jangan cuba sesuatu yang terlalu rumit. Mulakan secara kecil-kecilan dan tingkatkan langkah anda, pastikan anda mengelakkan pembelajaran mesin biasa dan kesilapan pembelajaran mendalam sepanjang perjalanan!
Langkah 5: Kembangkan, Perbaiki dan Teruskan Belajar Pembelajaran Dalam
Langkah terakhir dalam cara mempelajari pembelajaran mendalam ialah terus belajar. Jadilah pelajar pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, terus membina model anda sendiri dan meneroka model yang dibuat oleh orang lain. Cuba model baharu, selesaikan masalah baharu, selesaikan projek baharu.
Jika anda serius tentang pembelajaran mendalam, maka ambil langkah seterusnya dan cuba latihan magang atau kerjaya dalam pembangunan pembelajaran mendalam!
Mencari maklumat lanjut tentang pembelajaran mendalam?
Memahami bagaimana pembelajaran mendalam berfungsi mungkin kelihatan seperti tugas yang sukar, tetapi dengan hala tuju yang betul, ia sangat mudah diurus! Industri pembangunan AI dan pembelajaran mendalam berkembang setiap tahun, dengan sesetengah orang melihatnya sebagai "kemahiran masa depan" yang akan semakin diminati seiring dengan berlalunya masa. Jadi sama ada anda ingin belajar pembelajaran mendalam untuk keseronokan atau untuk kerjaya yang berpotensi, terdapat banyak peluang di hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Lima langkah untuk bermula dengan pembelajaran mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
AlphaFold 3 dilancarkan, meramalkan secara menyeluruh interaksi dan struktur protein dan semua molekul hidupan, dengan ketepatan yang jauh lebih tinggi berbanding sebelum ini
Jul 16, 2024 am 12:08 AM
Editor |. Kulit Lobak Sejak pengeluaran AlphaFold2 yang berkuasa pada tahun 2021, saintis telah menggunakan model ramalan struktur protein untuk memetakan pelbagai struktur protein dalam sel, menemui ubat dan melukis "peta kosmik" setiap interaksi protein yang diketahui. Baru-baru ini, Google DeepMind mengeluarkan model AlphaFold3, yang boleh melakukan ramalan struktur bersama untuk kompleks termasuk protein, asid nukleik, molekul kecil, ion dan sisa yang diubah suai. Ketepatan AlphaFold3 telah dipertingkatkan dengan ketara berbanding dengan banyak alat khusus pada masa lalu (interaksi protein-ligan, interaksi asid protein-nukleik, ramalan antibodi-antigen). Ini menunjukkan bahawa dalam satu rangka kerja pembelajaran mendalam yang bersatu, adalah mungkin untuk dicapai
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
