Что нового
  • Что бы вступить в ряды "Принятый кодер" Вам нужно:
    Написать 10 полезных сообщений или тем и Получить 10 симпатий.
    Для того кто не хочет терять время,может пожертвовать средства для поддержки сервеса, и вступить в ряды VIP на месяц, дополнительная информация в лс.

  • Пользаватели которые будут спамить, уходят в бан без предупреждения. Спам сообщения определяется администрацией и модератором.

  • Гость, Что бы Вы хотели увидеть на нашем Форуме? Изложить свои идеи и пожелания по улучшению форума Вы можете поделиться с нами здесь. ----> Перейдите сюда
  • Все пользователи не прошедшие проверку электронной почты будут заблокированы. Все вопросы с разблокировкой обращайтесь по адресу электронной почте : info@guardianelinks.com . Не пришло сообщение о проверке или о сбросе также сообщите нам.

Что Делать, Если Вы Хотите Изучать Ии, Но Не Шарите В Математике? Часть Вторая. Практика

Sascha

Заместитель Администратора
Команда форума
Администратор
Регистрация
9 Май 2015
Сообщения
1,064
Баллы
155
Возраст
47
Рассказывает

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.



Если вы читали

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, то уже наверняка начали повышать свой уровень математических знаний. Может, некоторые из этих забавных символов стали чуточку понятнее.

Но вот ещё один маленький секрет, о котором вам никто не рассказал:


На самом деле математика вам особо и не нужна!

Если вы — разработчик или сисадмин, то вы уже наверняка используете кучу библиотек и фреймворков, в устройстве которых вы толком не разбираетесь. Вам не нужно знать принципы веб-скрапинга, чтобы использовать

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. С ИИ всё то же самое. Существует большое число фреймворков и проектов, для понимания и использования которых не требуется учёная степень.

Не поймите меня превратно. Знание математики нужно, чтобы чётко понимать, что происходит за кулисами. Оно позволит читать доклады об исследованиях и всякие

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

без головной боли. Поэтому книги из предыдущей статьи всё ещё актуальны, читайте их. Но если вы хотите начать использовать ИИ, это можно сделать уже сегодня.


Начнём с практических проектов.

Мой подход к обучению весьма схож с описанным в книге

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. Все мы знаем, что для того, чтобы стать мастером, нужно потратить много времени. Но это нам пока и не нужно, мы лишь начинаем. Пока что мы хотим перейти от стадии «Что ты такое?» к «Да это же весело!».

Вот основные шаги:

  • Выберите проект.
  • Переступите через свои страхи и начните работать над ним.
  • Перепробуйте кучу всего и облажайтесь.
  • Доведите дело до конца.

Звучит несложно? Тогда начнём!
Выберите проект


Сперва вам нужно выбрать проект, который смотивирует вас выйти из зоны комфорта.



Как вам

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

?


Kaggle — это площадка для машинного обучения. Прямо сейчас они проводят соревнование по улучшению классификации раковых опухолей. Участвовать может кто угодно, даже вы.

Я знаю, о чём вы думаете.


У меня нет шансов победить. Это конкурс для профессионалов.

Хорошо, что вы так подумали, ведь это приводит нас ко второму шагу:

Переступите через свои страхи


Самый важный шаг при изучении чего-угодно нового — заткнуть этот тихий голос сомнения в вашей голове как можно быстрее. Книга The First Twenty Hours советует избавиться от того, что вас отвлекает, составить расписание и ещё много полезных вещей. Медитируйте, занимайтесь самовнушением, уйдите в запой. Главное, чтобы помогло. Просто делайте то, что заставит этот голос уйти. Если вам нужна книга, которая поможет вам с этим, попробуйте

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

— настоящий шедевр!

Вот в чём дело: сейчас всё плохо. Но это нормально, скоро это изменится!

Чувство смущения и неуверенности — это первый этап обучения. Поэтому вместо того, чтобы ругать себя за неудачу, примите её как неизбежный этап пути. Вы же учитесь кое-чему классному!

Не победите вы в соревновании, ну и что? Сосредоточьтесь на том, чтобы получить в нём хороший результат. Не каждый может выиграть марафон, но пробежать его — уже само по себе достижение, не так ли? И знаете что? Вы можете выиграть. Серьезно.

Будучи любителем, вы не несете груз многолетних теоретических знаний и идей, что присущи профессионалам. Вспомните

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, который решил две нерешаемые задачи математики, подумав, что это всего лишь домашнее задание. Дело в том, что наука о данных — это скорее искусство, чем наука. Так что идите и пробуйте.

И кто знает, что случится? Может, вы заметите что-то, что упустили знатоки, повлияете на развитие медицины и получите сладкий приз!

Перепробуйте кучу всего и облажайтесь


Если вы знакомы с DevOps, то уже сталкивались с этой фразой. К обучению она тоже применима. Лично я делаю так: беру кучу разных книг и начинаю по ним пробегаться, выбирая те, которые мне больше всего понятны. Все мы разные, поэтому стоит выбрать книгу, которая подойдет именно вам.

Книг, посвящённых машинному обучению, пока не так уж и много. Вот одна из них:

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. К сожалению, эта область науки ещё очень молода, и многие книги выйдут лишь в этом году. Вы можете предзаказать

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

или

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. Но вообще-то ждать необязательно. Позвольте мне представить вас моему другу,

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. За 40 долларов в месяц вы можете читать столько книг, сколько захотите, причём вы получите доступ даже к тем книгам, которые ещё не изданы.

Но я сэкономлю вам время. Пока что вам совершенно необязательно учиться писать системы машинного обучения на Python, Java или R с нуля. Вам нужны готовые инструменты, с которыми вы сможете начать работу над конкурсным проектом.

Вам подойдёт

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

с

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

или

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.



Вам даже не придётся ничего настраивать. Возьмите этот готовый

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.

Неважно, будете вы использовать TensorFlow или Theano. И то, и то — движки для машинного обучения, и для вашего уровня они абсолютно одинаковы. Keras — это библиотека фреймворков для машинного обучения, созданная

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

исследователей ИИ в Google.

Если у вас уже есть компьютер на macOS или Linux с хорошей видеокартой Nvidia, то вы можете приступать. Если нет, то вам понадобится SSD, второй диск для хранения данных, 16—64 Гб ОЗУ и лучшая видеокарта(-ы) Nvidia, которую вы можете себе позволить. Процессор не важен. Или же, как вариант. вы можете использовать облачные сервисы, предоставляемые

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

,

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

и

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, но это будет очень накладно.

Доведите дело до конца


Теперь вы готовы начать. Вот очень простой

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.

Вам понадобится какой-то подход к решению задачи. И я снова помогу вам.

Самым эффективным методом разметки и изучения изображений является использование The most effective method of tagging and studying images at the moment is known as a

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. Google, Facebook, Pinterest и Amazon используют их в своих проектах, там почему бы не последовать лучшим практикам?


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.



На самом деле, если вы зайдёте на сайт соревнования,

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

и

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, то увидите, что оно понятным образом рассказывает вам, как нужно обрабатывать изображения при помощи свёрточной нейронной сети и бекэнда из Keras и TensoFlow. Вуаля!

После этого начинайте действовать. Пробуйте разные параметры и алгоритмы. Экспериментируйте и получайте удовольствие. Вдруг вы натолкнётесь на что-то, что упустили знатоки?

Если вы готовы попробовать что-то более серьёзное, почитайте

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. Выяснится, что некоторые исследователи не против поделиться своим секретным ингредиентом. Попробуйте

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, она поможет начать грамотно исследовать данные. А

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

уже более сложный, но не без причины — он является самым популярным на момент написания статьи и рассказывает о препроцессинге данных: предварительной обработке, которая облегчит работу нейронным сетям. 2D-изображения станут трёхмерными, это же круто!

Откровенно говоря, если вы напишете весь этот код и он будет работать, вы уже молодец.

Есть одно «но»: кто-то уже получил максимальный результат. Он

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, изучив лучшие работы и увеличив обучающий набор вдвое. Это абсолютно законно, но вам бы не помогло, поскольку у вас другая задача. Вы хотите узнать, как использовать нейронные сети для классификации данных.

Вот и всё! Если повезёт, вы поможете в борьбе с раком и получите небольшое вознаграждение. Неплохо для начала.

Но даже если вы не победите, не отчаивайтесь — вы учитесь использовать ИИ. И что бы не произошло, помните: машинное обучение — это весело!


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.
 
Вверх