ביקורת ספר: קורס מזורז בלמידה עמוקה: מבוא מעשי לבינה מלאכותית, מבוסס פרויקטים

קורס מזורז בלמידה עמוקה: מבוא מעשי לבינה מלאכותית, מבוסס פרויקטים נכתב על ידי ג'ובאני וולפה, בנג'מין מידטוודט, חסוס פינדה, הנריק קליין מוברג, הרישיט באצ'ימאנצ'י, ג'ואנה ב. פריירה וקרלו מנזו, קבוצת חוקרים ומחנכים בעלי ניסיון מעמיק בתחומי פיזיקה, למידת מכונה ומחקר בינה מלאכותית יישומי.

לפני שאני נכנס לפרטים על מה שהספר מציע, אני רוצה להתחיל בווידוי אישי, כי הוא עיצב את האופן שבו חוויתי את הספר הזה. זהו הספר הראשון שקראתי אי פעם. אין לחץ על עמילן, וכשנכנסתי, באמת לא ידעתי למה לצפות. למרות שאני מנהל אתר גדול המתמקד בבינה מלאכותית, אני גם חייב להודות שאני מתכנת גרוע להחריד בסטנדרטים מודרניים של בינה מלאכותית. אני מבין את יסודות HTML, CSS, JavaScript ו-PHP מספיק טוב, אבל כשמדובר בפייתון, הכישורים שלי נמצאים בטווח הבינוני. זה היה חשוב כאן, כי פיתון היא השפה בה נעשה שימוש לאורך כל הספר, והיא ממלאת תפקיד מרכזי כמעט בכל פרויקט.

מה שמצאתי במקום תסכול היה משהו בעל ערך רב הרבה יותר. ספר זה סבלני בלי להיות פשטני, עמוק בלי להיות מכריע, ומעשי בצורה שמעט מאוד ספרי בינה מלאכותית מצליחים לבצע. הוא לא מניח שאתם כבר שולטים בתרבות, בטרמינולוגיה או בזרימות עבודה של למידת מכונה. במקום זאת, הוא בונה ביטחון בהתמדה, פרק אחר פרק, באמצעות הסברים בשילוב ישיר עם עבודה מעשית.

רושם ראשוני שקובע את הטון

זהו ספר משמעותי, במשקל של למעלה משש מאות עמודים, והוא מנצל את השטח הזה ביעילות. פרט אחד שבלט לי מיד הוא שהמחברים קיבלו את ההחלטה להחליף את כל בסיס הקוד מ TensorFlow ל PyTorch לאחר שהטיוטה הראשונה כבר הושלמה. זה לא שינוי קטן, במיוחד עבור ספר בסדר גודל כזה. זה מאותת על משהו חשוב: זה לא ספר שקפא בזמן או שנכתב כדי לסמן תיבות. זהו ספר שנועד להישאר רלוונטי ומותאם לאופן שבו למידה עמוקה מיושמת בפועל כיום.

כבר מההתחלה, הטון פרקטי ומבוסס. הספר אינו נפתח בפילוסופיה מופשטת או במתמטיקה צפופה. הוא נפתח במכניקה של בניית מודלים, ביצוע ניסויים והבנת מה הקוד עושה ומדוע. גישה זו עושה הבדל עצום, במיוחד עבור קוראים שמבינים מושגים ברמה גבוהה אך מתקשים לתרגם אותם ליישומים מעשיים.

למידה על ידי בנייה, לא שינון

אחד ההיבטים החזקים ביותר של קורס למידה מזורזת עמוקה הוא המבנה שלו מבוסס הפרויקטים. זה לא ספר שבו קוראים במשך שעות ואז אולי מנסים משהו אחר כך. בונים דברים כל הזמן. כל מושג עיקרי קשור לפרויקט קונקרטי, והפרויקטים האלה הולכים וגדלים במורכבותם ככל שההבנה שלכם גדלה.

אתה מתחיל בבנייה ואימון הראשון שלך רשתות עצביות מאפס באמצעות PyTorch. פרקים מוקדמים אלה מציגים את הרעיונות המרכזיים מאחורי רשתות עצביות, כולל שכבות, משקלים, פונקציות הפעלה, פונקציות הפסד ואופטימיזציה. חשוב לציין, רעיונות אלה אינם מטופלים כבעיות מתמטיות מופשטות. הם מוצגים ככלים הפותרים בעיות ספציפיות, ואת ההשפעה של כל בחירת עיצוב רואים ישירות בתוצאות.

כמי שלא כותב פייתון מדי יום, הערכתי את הקפדה שבה המחברים עוברים על הקוד בקפידה. אף פעם לא מצפים ממך להבין באופן קסום מה קורה. ההסברים מפורטים, אך הם נשארים קריאים, והם מתמקדים באינטואיציה לא פחות מאשר בנכונות.

לכידת דפוסים והבנת נתונים

לאחר שהיסודות מונחים, הספר עובר ללכידת מגמות ודפוסים בנתונים. כאן מיושמות רשתות עצביות צפופות למשימות מציאותיות יותר כגון נסיגה ובעיות סיווג. תלמדו כיצד מודלים מתכללים, כיצד הם נכשלים וכיצד לאבחן את הכשלים הללו.

חלק זה מלמד בשקט כמה מהמיומנויות החשובות ביותר בעולם האמיתי בלמידת מכונה. נושאים כמו אימות, יתר על המידה, תת-התאמה והערכת ביצועים מוצגים באופן טבעי באמצעות ניסויים ולא באמצעות תיאוריות. אתם לומדים כיצד לפרש עקומות למידה, כיצד להתאים היפר-פרמטרים וכיצד להסיק מסקנות לגבי התנהגות מודל במקום לסמוך באופן עיוור על פלטים.

עבור קוראים שרק התנסו בבינה מלאכותית דרך ממשקי API או כלים מוכנים מראש, חלק זה לבדו שווה את מחיר הספר.

עבודה עם תמונות באמצעות רשתות נוירונים

אחד החלקים המרתקים ביותר בספר מתמקד ב עיבוד תמונה ו ראיית מחשב. זה איפה רשתות עצביות מפותלות נכנסים לתמונה. במקום להתייחס ל-CNN כאל מסתוריים קופסאות שחורות, הספר מפרק אותם לרכיבים מובנים.

תלמדו מה באמת עושה קונבולציה, מדוע איחוד שכבות חשוב, וכיצד חילוץ תכונות פועל בין שכבות. וחשוב מכך, תיישו את הרעיונות הללו על מערכי נתונים אמיתיים של תמונות. הפרויקטים כוללים סיווג תמונות, טרנספורמציה וניסויים חזותיים יצירתיים כגון העברת סגנון ואפקטים דמויי DeepDream.

חלק זה מרוויח רבות מהאיורים של הספר. הסברים חזותיים מלווים את הקוד, מה שמקל על הקשר בין מה שהמודל עושה מתמטית לבין מה שהוא מייצר באופן חזותי. עבור לומדים חזותיים, חלק זה של הספר מספק במיוחד.

מדחיסה לייצור

לאחר מכן הספר מתרחב אל קודנים אוטומטיים וארכיטקטורות של מקודד-מפענח, כולל U-Nets. מודלים אלה מציגים רעיונות כמו צמצום מימדיות, ייצוגים סמויים ויצירת פלט מובנה. ניתן לראות כיצד מודלים יכולים ללמוד ייצוגים קומפקטיים של נתונים מורכבים וכיצד ניתן להשתמש בייצוגים אלה למשימות כגון ביטול רעשים ופילוח.

משם, ההיקף מתרחב שוב למידול גנרטיבי. זה כולל רשתות אדפרסיביות גנרטיביות ו מודלים של דיפוזיה, המהווים את עמוד השדרה של מערכות בינה מלאכותית גנרטיביות מודרניות רבות. פרקים אלה אינם נרתעים מהאתגרים של אימון מודלים גנרטיביים. חוסר יציבות, בעיות התכנסות והערכה - כולם נדונים בגלוי.

מה שהכי הערכתי כאן הוא שהספר לא מגזים במודלים האלה. הוא מראה גם את כוחם וגם את מגבלותיהם, וזה מרענן במרחב שלעתים קרובות נשלט על ידי הייפ.

רצפים, שפה וקשב

יתרון מרכזי נוסף של הספר הוא האופן שבו הוא מטפל בנתונים ובשפה סדרתיים. רשתות עצביות חוזרות מוצגות כאבן קפיצה, ועוזרות לקוראים להבין כיצד מודלים מטפלים בסדרות זמן ובקלטים מסודרים.

משם, הספר עובר למנגנוני קשב וארכיטקטורות טרנספורמטור. פרקים אלה מספקים בסיס רעיוני איתן להבנת מודלים של שפה מודרנית מבלי לדרוש מכם להיות שוטפים בתחום. ההסברים מתמקדים בחשיבות הקשב, כיצד הוא משנה את דינמיקת הלמידה וכיצד הוא מאפשר למודלים להתרחב.

עבור קוראים המנסים להבין כיצד מערכות הבינה המלאכותית של ימינו פועלות ברמה עמוקה יותר, סעיף זה מחבר נקודות רבות.

גרפים, החלטות ולמידה מאינטראקציה

פרקים מאוחרים יותר חוקרים גרף רשתות עצביות, המשמשים למידול נתונים יחסיים שבהם קשרים חשובים לא פחות מערכים אינדיבידואליים. זה כולל דוגמאות הרלוונטיות לנתונים מדעיים, רשתות ומערכות מובנות.

הספר מציג גם למידה פעילה ו למידת חיזוק עמוקה, שבו מודלים לומדים על ידי אינטראקציה עם סביבות וקבלת החלטות. חלקים אלה חורגים מעבר למערכי נתונים סטטיים ונכנסים למערכות דינמיות, ומראים כיצד למידה יכולה להסתגל על ​​סמך משוב ותוצאות.

בסוף הספר, הקוראים נחשפים למחזור החיים המלא של מערכות למידה עמוקה, החל מ... בליעת נתונים לסוכני קבלת החלטות.

מיומנויות מעשיות שמעבר לספר

לאורך הספר, יש דגש חזק על הרגלים מעשיים. תלמדו כיצד לבנות ניסויים, לאתר באגים במודלים, להמחיש תוצאות ולחשוב בצורה ביקורתית על ביצועים. אלו הן המיומנויות החשובות ביותר ברגע שעוברים מעבר להדרכות ועוברים ליישומים אמיתיים.

המחברות ומערכי הנתונים הכלולים מאפשרים להתנסות בקלות, לשנות פרויקטים ולחקור רעיונות לעומק. גמישות זו הופכת את הספר בעל ערך לא רק לקריאה חד פעמית, אלא גם כמקור מידע לטווח ארוך.

למי מיועד הספר הזה

ספר זה אידיאלי למתכנתים, מהנדסים, חוקרים ואנשי מקצוע בעלי סקרנות טכנית שרוצים להבין למידה עמוקה על ידי בנייתה. אינכם צריכים להיות מפתחי פייתון מומחים כדי להתחיל, ואינכם זקוקים לרקע מתמטי מתקדם כדי להתקדם. מה שאתם כן צריכים הוא סקרנות ונכונות לעבוד על פרויקטים בצורה מושכלת.

זה גם עובד מצוין כמדריך עיון, וכך בדיוק אני מתכנן להשתמש בספר בהמשך. כמי שמתמקד יותר ויותר ב... קידוד אווירה ותכנון מערכות ברמה גבוהה במקום לבצע כל שורת קוד מקצה לקצה, אני רואה בספר הזה משהו שאחזור אליו באופן קבוע כדי להעמיק את הבנתי הקונספטואלית. ההסברים, הדיאגרמות והפירוט האדריכלי מאפשרים להבין כיצד מודלים בנויים, מדוע נבחרות גישות מסוימות, ואילו פשרות קיימות. במובן זה, הספר מצליח לא רק כקורס שלב אחר שלב, אלא גם כבן לוויה ארוך טווח לקוראים שרוצים להבין מה מערכות בינה מלאכותית מודרניות עושות מתחת למכסה המנוע תוך כדי ניסויים, יצירת אבות טיפוס או חשיבה ברמה גבוהה יותר.

מחשבות סופיות

קורסי למידה עמוקה מזורזיםe עלה על הציפיות שלי בצורה ממשית מאוד. זה לא רק הסביר את הלמידה העמוקה, זה גרם לזה להרגיש נגיש ובר השגה. בסוף, הרגשתי הרבה יותר בנוח לקרוא, לשנות ולכתוב מודלים מבוססי PyTorch מאשר כשהתחלתי.

זהו ספר שמתגמל מאמץ. הוא מכבד את האינטליגנציה של הקורא מבלי להניח מומחיות, והוא מספק אחת מחוויות הלמידה המעשיות ביותר שנתקלתי בהן בחינוך לבינה מלאכותית. לכל מי שרוצה ברצינות לעבור ממצב של צפייה בבינה מלאכותית לבונה בינה מלאכותית, ספר זה הוא המלצה חזקה.