Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 64
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Ottimizzazione dell'iperparametro bayesiano
Ottimizzazione dell'iperparametro bayesiano
Ciao a tutti, mi chiamo Aaron e oggi parlerò dell'ottimizzazione dell'iperparametro bayesiano. Le informazioni che condividerò si basano sul lavoro del professor Roger Gross dell'Università di Toronto. Anche se sono relativamente nuovo in questo argomento, credo sia essenziale evidenziare l'importanza dei metodi automatici per l'ottimizzazione degli iperparametri. Di recente mi sono imbattuto in un documento di DeepMind sulla modellazione del linguaggio che ha dimostrato l'importanza di un'attenta messa a punto degli iperparametri. I loro risultati hanno sovraperformato altri modelli all'avanguardia semplicemente perché hanno investito più impegno nell'ottimizzazione degli iperparametri. Come ricercatori, è fondamentale essere esperti nell'ottimizzazione degli iperparametri per valutare e confrontare accuratamente diversi modelli.
Le insidie dell'ottimizzazione insufficiente degli iperparametri: l'ottimizzazione degli iperparametri non è un'abilità inerente agli esseri umani. Senza un'adeguata messa a punto, è possibile pubblicare inavvertitamente modelli che non sono veramente superiori ai risultati di base. Per evitare ciò, è necessario investire tempo e impegno nell'ottimizzazione degli iperparametri. Inoltre, le migliori prestazioni possono essere ottenute solo padroneggiando questa abilità. Per iniziare, è fondamentale avvicinarsi all'ottimizzazione degli iperparametri con una mente aperta. Piuttosto che formulare giudizi preconcetti sui valori dei parametri, è consigliabile esplorare l'intera gamma di possibilità. Ho imparato per esperienza che limitare prematuramente lo spazio dei parametri può portare a perdite di tempo e modelli inefficaci.
Il problema con la ricerca a griglia: la ricerca a griglia, un approccio diffuso all'ottimizzazione degli iperparametri, non è consigliata. I suoi difetti diventano evidenti quando si considera la praticità del processo. I modelli del mondo reale hanno spesso numerosi iperparametri, alcuni dei quali sono più influenti di altri. Se viene impiegata la ricerca della griglia, i duplicati degli stessi punti possono essere generati nel sottospazio degli iperparametri rilevanti. Questi duplicati differiscono solo in termini di parametri irrilevanti, con conseguente lavoro ridondante. Pertanto, la ricerca sulla griglia può essere altamente inefficiente nel determinare quali parametri sono irrilevanti. La ricerca casuale, invece, offre una semplice alternativa. Selezionando casualmente i valori degli iperparametri, i ricercatori possono mitigare questa ridondanza e migliorare il loro processo di ottimizzazione. Esistono metodi avanzati, ma in genere offrono solo miglioramenti marginali rispetto alla ricerca casuale. Pertanto, investire più tempo nella ricerca casuale può produrre risultati comparabili.
Suggerimenti per un'efficace ottimizzazione degli iperparametri: oltre all'utilizzo della ricerca casuale, esistono alcune altre strategie per ottimizzare gli iperparametri in modo efficace. Un approccio consiste nell'eliminare gli iperparametri che possono essere determinati o impostati in base a conoscenze precedenti o altre procedure. Riducendo il numero di parametri, il processo di ottimizzazione diventa più gestibile. Vale anche la pena notare che la maggior parte degli articoli pubblicati spesso non è sintonizzata correttamente. Per ottenere una messa a punto accurata è necessario condurre numerosi esperimenti, che possono richiedere molto tempo. Pertanto, i ricercatori dovrebbero essere preparati a dedicare molto tempo per ottenere i migliori risultati possibili.
Stima dell'iperparametro bayesiano: approfondiamo ora l'argomento della stima dei parametri bayesiani per l'ottimizzazione dell'iperparametro. Gli iperparametri comprendono tutte le variabili che non possono essere apprese come parte del modello stesso, tra cui la dimensione del modello, la regolarizzazione, il tasso di apprendimento e la durata dell'addestramento, tra gli altri. In genere, un set di convalida viene utilizzato per selezionare i parametri e le relative prestazioni vengono valutate di conseguenza. Tuttavia, poiché questo processo manca di gradienti, differisce dal problema di apprendimento primario risolto utilizzando la retropropagazione. Inoltre, a causa del costo computazionale della valutazione di ogni esperimento, è essenziale essere strategici nella selezione delle combinazioni di iperparametri.
Regressione bayesiana come strumento: la regressione bayesiana è uno strumento utile che aiuta a quantificare le prestazioni previste e l'incertezza associate a diverse regioni dello spazio iperparametrico. Adattando una distribuzione di probabilità a possibili funzioni, la regressione bayesiana offre un approccio più sfumato rispetto al semplice adattamento di una singola riga ai dati. Inizialmente, senza osservazioni, le funzioni campionarie appaiono sparse. Tuttavia, man mano che vengono fatte più osservazioni, la distribuzione delle funzioni si restringe, riflettendo una maggiore certezza.
Un altro aspetto importante dell'ottimizzazione degli iperparametri è la necessità di eliminare il maggior numero possibile di iperparametri. Se esiste un modo per determinare il valore di un iperparametro in base a conoscenze precedenti o tramite un'altra procedura, è consigliabile impostarlo di conseguenza. Più iperparametri hai, più difficile diventa ottimizzarli in modo efficace. Riducendo il numero di iperparametri, semplifichi il processo di ottimizzazione e lo rendi più gestibile.
Vale anche la pena notare che la maggior parte degli articoli pubblicati sul campo non sono sintonizzati correttamente. Il raggiungimento di una corretta messa a punto richiede un numero considerevole di esperimenti da condurre, molto più di quello che i ricercatori di solito eseguono. Se vuoi veramente osservare i modelli e raccogliere prove per supportare valori di parametri specifici, preparati a investire una notevole quantità di tempo nel processo di messa a punto.
Torniamo ora alle slide di Roger Gross. L'obiettivo della presentazione è la stima dell'iperparametro bayesiano per l'ottimizzazione degli iperparametri. Gli iperparametri si riferiscono a tutte le variabili che non possono essere apprese come parte del modello e descrivono il modello scelto, come la dimensione del modello, la regolarizzazione, il tasso di apprendimento e la durata dell'addestramento. La selezione di iperparametri appropriati è fondamentale per ottenere prestazioni ottimali del modello.
L'approccio tradizionale per l'ottimizzazione degli iperparametri, la ricerca della griglia, non è consigliato a causa della sua inefficienza. La ricerca della griglia spesso si traduce in valutazioni ridondanti delle combinazioni di iperparametri e non riesce a tenere conto della rilevanza di ciascun iperparametro. Invece, è consigliabile esplorare lo spazio degli iperparametri in modo più efficace. La ricerca casuale può essere una semplice alternativa alla ricerca a griglia, ma sono disponibili metodi ancora più avanzati, che verranno discussi.
Il relatore sottolinea l'importanza di iniziare con una mente aperta e considerare l'intera gamma di possibili valori di iperparametri. Fare pregiudizi sugli intervalli di iperparametri può portare a risultati non ottimali e perdite di tempo. È essenziale evitare la ricerca della griglia come metodo di ricerca di iperparametri poiché duplica il lavoro e non riesce a identificare accuratamente gli iperparametri rilevanti. La selezione casuale degli iperparametri può essere un'alternativa ragionevole, in quanto fornisce una buona base di riferimento.
Tuttavia, metodi più avanzati, come la regressione bayesiana, possono offrire risultati ancora migliori. La regressione bayesiana consente di modellare lo spazio degli iperparametri e di stimare le prestazioni previste e l'incertezza associate a ciascuna impostazione dell'iperparametro. Il modello di regressione considera tutti i possibili valori degli iperparametri anziché concentrarsi sui singoli punti, il che porta a un processo decisionale più informato.
Per selezionare il prossimo set di iperparametri da esplorare, il relatore introduce il concetto di funzione di acquisizione. La funzione di acquisizione quantifica il miglioramento atteso delle prestazioni e l'incertezza nello spazio degli iperparametri. Bilancia esplorazione e sfruttamento, con l'obiettivo di trovare impostazioni iperparametriche che potrebbero essere buone ma anche inesplorate.
Il relatore sottolinea che mentre le diapositive descrivono esempi unidimensionali, lo spazio degli iperparametri è in genere molto più dimensionale, rendendo la visualizzazione impegnativa. La regressione bayesiana può essere applicata a spazi di dimensioni superiori utilizzando tecniche come i processi gaussiani. Esistono diversi approcci di modellazione e le scelte dovrebbero essere basate su considerazioni come il costo computazionale e il problema specifico a portata di mano.
Per valutare le prestazioni di vari metodi di ottimizzazione degli iperparametri, vengono condotti esperimenti e il metodo che ottiene le migliori prestazioni con il minor numero di esperimenti è considerato il più efficace. I confronti vengono effettuati con ipotesi di esperti umani e ricerche casuali, in cui i metodi avanzati superano costantemente queste linee di base.
In conclusione, l'ottimizzazione dell'iperparametro bayesiano offre un approccio potente per migliorare le prestazioni del modello esplorando efficacemente lo spazio dell'iperparametro. Aiuta a evitare le insidie della ricerca sulla griglia e consente ai ricercatori di prendere decisioni più informate sulla base delle prestazioni previste e delle stime di incertezza. Tuttavia, è essenziale considerare attentamente il costo computazionale, la rilevanza dell'iperparametro e gli obiettivi generali della ricerca quando si sceglie il metodo di ottimizzazione dell'iperparametro appropriato.
Ricorda, questa presentazione si basa sulle intuizioni di Roger Gross e fornisce preziose indicazioni sull'importanza dell'ottimizzazione degli iperparametri e sui vantaggi delle tecniche bayesiane. Si raccomanda di fare riferimento al documento originale oa ulteriori ricerche sul campo per una comprensione più dettagliata dei metodi e della loro implementazione.
GAN
GAN
Ci sono diverse considerazioni quando si utilizzano reti generative avversarie (GAN) per la generazione di immagini. I GAN hanno sia vantaggi che svantaggi in questo contesto. Un vantaggio significativo è che i GAN impongono naturalmente che la distribuzione generata sia simile alla distribuzione target senza richiedere complesse funzioni di perdita. Ciò si ottiene attraverso il gioco mini-max tra il generatore e il discriminatore. I GAN forniscono un buon modo per codificare immagini realistiche imparando la distribuzione sottostante. Tuttavia, in pratica, sono spesso necessarie ulteriori perdite durante l'addestramento del sistema.
Esistono vari tipi di GAN utilizzati per scopi diversi. I GAN condizionali consentono di generare dati basati su distribuzioni di probabilità condizionali. Ciò significa che invece di generare da un'unica distribuzione di probabilità, il generatore può essere condizionato da informazioni specifiche. Altre varianti GAN, come Pix2Pix e CycleGAN, si concentrano sulle attività di traduzione da immagine a immagine. Questi modelli possono trasformare le immagini da un dominio all'altro, consentendo attività come il trasferimento di stili o la sintesi di immagini.
La formazione dei GAN può essere impegnativa e ci sono alcuni suggerimenti che possono aiutare a migliorare il processo di formazione. È importante non arrendersi facilmente perché i GAN spesso richiedono più iterazioni per convergere. La normalizzazione degli input dell'immagine tra -1 e 1 è spesso utile e l'attenuazione delle etichette può essere applicata per migliorare la stabilità dell'allenamento. Può anche essere utile utilizzare il rumore gaussiano invece del rumore distribuito uniformemente come input per il generatore. Sono disponibili molti altri suggerimenti per la formazione dei GAN e risorse come i repository GitHub possono fornire elenchi completi.
Per illustrare l'uso pratico dei GAN, diamo un'occhiata a un esempio di traduzione da immagine a immagine utilizzando CycleGAN. Questo modello mira a tradurre le immagini da un dominio all'altro senza la necessità di campioni di addestramento accoppiati in modo esplicito. Viene invece utilizzato un pool di immagini da ciascun dominio e l'obiettivo è apprendere due trasformazioni: una dal dominio X al dominio Y e l'altra dal dominio Y al dominio X. Il termine di coerenza del ciclo viene introdotto per garantire che l'applicazione del forward e le trasformazioni all'indietro su un'immagine restituiscono l'immagine originale. Il modello combina più perdite, tra cui la perdita GAN e la perdita di consistenza del ciclo, per addestrare i generatori e i discriminatori.
La valutazione dei risultati può essere effettuata attraverso vari metodi. Possono essere condotti studi di Mechanical Turk, in cui ai valutatori umani viene chiesto di distinguere tra immagini reali e generate. Inoltre, è possibile utilizzare metriche di valutazione specifiche come Intersection over Union (IoU) per misurare l'accuratezza delle mappe di segmentazione generate rispetto alle mappe originali.
Vale la pena notare che mentre i GAN hanno mostrato risultati promettenti, possono ancora esserci delle sfide nella loro formazione. Il collasso della modalità, in cui il generatore produce variazioni limitate, e i problemi di conservazione del colore sono tra le difficoltà che possono sorgere. I ricercatori continuano a esplorare e migliorare i modelli GAN per ottenere migliori risultati nella generazione di immagini.
Un altro approccio che è stato esplorato per migliorare la formazione dei GAN è chiamato crescita progressiva. Nell'addestramento GAN tradizionale, il generatore e il discriminatore vengono addestrati simultaneamente sulle stesse immagini di risoluzione durante l'intero processo di addestramento. Tuttavia, la coltivazione progressiva richiede un approccio diverso.
Nella crescita progressiva, la formazione inizia con immagini a bassa risoluzione e aumenta progressivamente la risoluzione nel tempo. L'idea alla base di questo approccio è consentire ai modelli di apprendere prima la struttura di base e quindi perfezionare gradualmente i dettagli all'aumentare della risoluzione. Questo aiuta a stabilizzare il processo di allenamento e può portare a risultati migliori.
Durante l'addestramento di GAN progressivi, vengono utilizzate risoluzioni multiple e nuovi livelli vengono aggiunti alle reti del generatore e del discriminatore man mano che la risoluzione aumenta. I modelli vengono addestrati in modo gerarchico, in cui vengono addestrati prima i livelli a risoluzione più bassa e quindi vengono aggiunti e addestrati i livelli a risoluzione più alta.
Partendo da immagini a bassa risoluzione, i modelli possono apprendere la struttura globale e generare dettagli grossolani. Con l'aumentare della risoluzione, i modelli possono concentrarsi sull'acquisizione di dettagli più fini e sulla produzione di immagini più realistiche. Questo processo di formazione passo-passo aiuta a evitare l'instabilità della formazione e il collasso della modalità, che sono sfide comuni nella formazione GAN.
La crescita progressiva ha dimostrato di essere efficace nel generare immagini di alta qualità in vari domini, come volti, paesaggi e oggetti. Consente la generazione di immagini con trame più realistiche, dettagli più nitidi e una migliore qualità visiva complessiva.
Oltre alla crescita progressiva, ci sono altre tecniche e trucchi che possono essere utilizzati per migliorare l'allenamento GAN. Una di queste tecniche è l'uso di metodi di regolarizzazione, come la normalizzazione del peso, la normalizzazione spettrale e la penalità del gradiente, che aiutano a stabilizzare l'allenamento e prevenire il collasso della modalità.
Un'altra considerazione importante è la scelta delle funzioni di perdita. Sebbene la perdita in contraddittorio sia una componente chiave nella formazione GAN, è spesso integrata con funzioni di perdita aggiuntive per guidare il processo di apprendimento. Queste perdite aggiuntive possono includere perdita percettiva, perdita di corrispondenza delle caratteristiche o perdita di ricostruzione, a seconda dell'attività specifica e dell'output desiderato.
Inoltre, anche le scelte architetturali, come l'architettura di rete, le funzioni di attivazione e gli algoritmi di ottimizzazione, possono avere un impatto sull'addestramento dei GAN. La sperimentazione e la messa a punto di queste scelte sono spesso necessarie per ottenere risultati ottimali.
Nel complesso, la formazione dei GAN è un compito complesso e impegnativo che richiede un'attenta considerazione di vari fattori. Sebbene i GAN abbiano mostrato un notevole successo nella generazione di immagini realistiche, il raggiungimento di risultati stabili e di alta qualità rimane ancora un'area di ricerca attiva. I progressi nelle tecniche di addestramento, nei metodi di regolarizzazione e nelle funzioni di perdita continuano a spingere i confini di ciò che i GAN possono ottenere.
Algoritmi di convoluzione veloce
Algoritmi di convoluzione veloce
Mi chiamo Tanner e Dan mi ha chiesto di parlare al suo seminario di deep learning e pratica. Tuttavia, mi sono subito reso conto che non avevo molta conoscenza del deep learning. Tuttavia, ho deciso di concentrarmi sull'aspetto pratico dell'argomento. Quindi, ho intitolato il mio discorso "Come ho imparato a smettere di preoccuparmi e ad amare CDNN" o "Come fanno le mie convoluzioni a diventare così veloci?" Volevo sottolineare il lato pratico delle cose.
Per iniziare, ho introdotto un fatto divertente che i partecipanti potrebbero condividere al loro prossimo incontro di deep learning. Si scopre che i comnet in realtà non eseguono convoluzioni; effettuano correlazioni. È una sottile differenza che non ha un impatto significativo sulla discussione.
Successivamente, ho introdotto alcune notazioni che avrei usato durante il discorso. In una tipica convoluzione, hai una dimensione batch (n) che rappresenta il numero di immagini elaborate insieme. C'è anche una dimensione del kernel, che assumeremo essere quadrata per semplicità. Inoltre, ci sono la larghezza e l'altezza dell'output, che dipendono dalle dimensioni dell'input e dalla dimensione del kernel. Inoltre, ci sono i canali di ingresso (c) ei canali di uscita (d).
Ho quindi proceduto a spiegare l'ingenuo algoritmo di convoluzione, che è l'implementazione più semplice. Questo algoritmo consiste di sette cicli for nidificati. Mentre i primi quattro loop possono essere parallelizzati, i restanti loop (da cinque a sette) rappresentano una sfida perché modificano lo stesso valore di output. Anche quando si utilizza una GPU, la parallelizzazione di questi loop non è banale a causa dell'accesso alla memoria associato.
Per illustrare il concetto, ho fornito un piccolo esempio di input 4x4 con una convoluzione 3x3, risultante in un output 2x2. Ciascun elemento di output richiede nove moltiplicazioni e il calcolo di tutti e quattro i valori di output richiede 36 moltiplicazioni.
Successivamente, ho introdotto la forma matriciale di Toeplitz del problema, che rappresenta il calcolo della convoluzione in forma matriciale. Questo modulo dimostra il risparmio di parametri ottenuto attraverso la condivisione del peso e la presenza di molti zeri dovuti alle interazioni selettive del peso. Tuttavia, questa rappresentazione matriciale introduce problemi di memoria per input e output più grandi.
Per risolvere questo problema, ho discusso un approccio alternativo utilizzato da Cafe, in cui l'input viene replicato invece del kernel. Creando una rappresentazione a matrice dell'input, il calcolo della convoluzione può essere eseguito in modo efficiente utilizzando la moltiplicazione di matrici. Il vantaggio di questo approccio è che può essere esternalizzato a librerie come CuBLAS, che possono parallelizzare i calcoli e utilizzare hardware ottimizzato.
Ho anche evidenziato una tecnica di streaming che divide il calcolo in blocchi più piccoli, consentendo la sovrapposizione tra calcolo e trasferimento dei dati. Questo approccio aiuta a mitigare i limiti di memoria e migliora le prestazioni complessive.
Andando avanti, ho discusso i progressi compiuti nella visione artificiale rivisitando i documenti degli anni '80. Traendo ispirazione dalle tecniche di elaborazione del segnale, in particolare dalla riduzione della forza algoritmica, i ricercatori sono riusciti a migliorare la velocità delle convoluzioni.
Ho spiegato il concetto di teoria del filtraggio minimo, che afferma che una convoluzione 1D con una dimensione del filtro (k) e una larghezza di output (w) può essere ottenuta con un minimo di w + k - 1 moltiplicazioni. Questa riduzione delle moltiplicazioni può essere ottenuta riorganizzando il calcolo e introducendo valori intermedi che consentono più addizioni invece di moltiplicazioni.
Ho fornito un esempio dell'algoritmo di Weiner-Grassmann, che mostra come una convoluzione 1D può essere organizzata per minimizzare le moltiplicazioni. Applicando questo algoritmo, possiamo ridurre il numero di moltiplicazioni richieste per una data convoluzione.
Questi concetti possono anche essere estesi alle convoluzioni 2D, dove la convoluzione 1D minima può essere annidata all'interno della convoluzione 2D minima. Ho dimostrato questo annidamento e spiegato come sono necessarie matrici specifiche per input e dimensioni del kernel diverse.
In questo scenario specifico, in cui abbiamo una convoluzione tre per tre e un input quattro per quattro, le matrici per l'approccio di riduzione algoritmica sarebbero simili a queste:
Una matrice:
[ 0 1 1 0 0 -1 -1 0 ]
[ 0 1 -1 0 0 -1 1 0 ]
[ 0 0 0 1 -1 -1 1 0 ]
Matrice G:
[0 1 -1 0]
[-1 0 0 1]
[0 -1 1 0]
Matrice B:
[ 0 1 1 0 ]
[ 0 1 -1 0 ]
[ 0 0 0 1 ]
Con queste matrici, possiamo calcolare l'output usando moltiplicazioni e addizioni di matrici. Riorganizzando i calcoli in questo modo, riduciamo il numero di moltiplicazioni richieste.
Pertanto, l'approccio algoritmico di riduzione della forza ci consente di eseguire la convoluzione utilizzando un minor numero di moltiplicazioni, il che può portare a significativi miglioramenti della velocità. Sfruttando le proprietà dell'operazione di convoluzione e applicando tecniche di elaborazione del segnale, possiamo ottenere calcoli più veloci ed efficienti.
Vale la pena notare che queste tecniche sono solo uno sguardo nel vasto campo dell'apprendimento profondo e delle reti neurali convoluzionali. Sono state apportate molte altre ottimizzazioni e miglioramenti per migliorare la velocità e l'efficienza delle convoluzioni, come l'utilizzo di hardware specializzato come GPU o TPU, l'implementazione di tecniche di parallelizzazione e l'esplorazione di diversi approcci algoritmici.
In conclusione, il deep learning e le reti neurali convoluzionali hanno rivoluzionato il campo della visione artificiale e sono diventati strumenti essenziali per una vasta gamma di applicazioni. Comprendere i principi e le tecniche sottostanti, come la riduzione della forza algoritmica, può aiutarci a ottimizzare e migliorare le prestazioni dei modelli di deep learning, consentendo progressi ancora più entusiasmanti in futuro.
Apprendimento profondo per rinforzo
Apprendimento profondo per rinforzo
Prima di iniziare, facciamo un rapido sondaggio per vedere chi lavora attivamente con il deep learning da meno di un anno. Alzi la mano chi rientra in questa categoria. Ora, che ne dici di coloro che lavorano con il deep learning da meno di sei mesi? Grande! E infine, chi di voi utilizza il deep learning da più tempo, più di un anno? Eccellente, abbiamo anche alcune persone esperte qui.
Ora, vorrei iniziare condividendo una piccola storia del mio viaggio. Lavoro sull'apprendimento approfondito da circa una settimana, più o meno nel periodo in cui Daniel ha avviato questo gruppo. Ricordo che incoraggiava tutti a presentare il proprio lavoro e, anche se a quel punto non avevo molto da mostrare, decisi di partecipare lo stesso. Avanti veloce fino ad oggi e posso dire con orgoglio di aver fatto progressi significativi in una sola settimana. Voglio condividere le mie esperienze e ciò che ho realizzato in questo periodo. Questo sarà interessante per coloro che sono nuovi al deep learning e anche per coloro che sono curiosi di PyTorch.
Allora, cosa ho fatto nell'ultima settimana? Per iniziare, ho iniziato familiarizzando con le basi del deep learning utilizzando un semplice esempio CIFAR-10. Per chi non lo sapesse, CIFAR-10 è un set di dati composto da dieci diverse classi di immagini. Serve come una semplice introduzione al deep learning. L'obiettivo è addestrare una rete neurale per prevedere la classe di un'immagine. Ti guiderò attraverso un codice per spiegare il processo ed evidenziare ciò che stiamo effettivamente facendo.
Diamo un'occhiata al codice. La prima cosa che voglio menzionare è quanto sia conciso. Questo file contiene solo 140 righe di codice Python, il che è piuttosto impressionante considerando che copre tutto ciò di cui abbiamo bisogno per l'addestramento su CIFAR-10. In precedenza, avevo lavorato con C di basso livello e CUDA, quindi incontrare PyTorch è stata una rivelazione. La struttura del codice è semplice. Abbiamo alcune trasformazioni di dati di base, un set di treni e un caricatore di treni, che sono opportunamente forniti dal modulo di visione della torcia. Questo modulo ci consente di scaricare il set di dati CIFAR-10 senza sforzo. Definiamo la nostra rete, che consiste in strati convoluzionali e completamente connessi. PyTorch si occupa della backpropagation e fornisce ottimizzatori integrati. Con poche righe di codice, possiamo iniziare ad addestrare il modello su CIFAR-10.
Andando avanti, voglio discutere l'apprendimento per rinforzo e la sua applicazione all'apprendimento profondo. L'apprendimento per rinforzo differisce dalle tradizionali attività di classificazione o regressione perché coinvolge ambienti e agenti interattivi che intraprendono azioni per massimizzare i premi. Invece di avere dati di formazione etichettati, riceviamo segnali di ricompensa in base alle nostre azioni nell'ambiente. Per dimostrare questo concetto, diamo un'occhiata all'esempio DQN (Deep Q-Network) utilizzando l'ambiente Cartpole.
L'ambiente Cartpole simula un palo in equilibrio su un carrello e l'obiettivo è mantenere il palo in posizione verticale il più a lungo possibile. Riceviamo un premio quando il palo rimane in equilibrio e un rigore quando cade. Questo è un classico problema di apprendimento per rinforzo. Nel codice, utilizziamo una memoria di riproduzione per archiviare esperienze passate e campionarle durante l'allenamento. Questo aiuta a superare il problema delle osservazioni correlate che possono interrompere il processo di retropropagazione. La nostra architettura di rete è definita in modo simile all'esempio CIFAR-10, ma ora ci concentriamo sulla previsione di ricompense future data una coppia stato-azione. Selezioniamo le azioni in base alle ricompense stimate e aggiorniamo il nostro modello di conseguenza.
Infine, voglio condividere il mio rapido esempio su cui ho lavorato proprio ieri. Ho creato un ambiente semplice in cui un giocatore naviga verso una ricompensa. Il giocatore riceve una ricompensa in base alla sua distanza dall'obiettivo.
In questo esempio, ho creato un ambiente basato su griglia in cui un giocatore naviga verso una ricompensa. L'obiettivo del giocatore è raggiungere la posizione obiettivo e ricevere una ricompensa elevata evitando ostacoli e penalità. La posizione attuale del giocatore è rappresentata dalle coordinate (x, y) sulla griglia.
Per implementare questo, ho usato un array 2D per rappresentare l'ambiente. Ogni cella dell'array corrisponde a una posizione sulla griglia e contiene un valore che indica il tipo di cella (ad esempio, ostacolo, ricompensa, penalità, spazio vuoto). Inizialmente, il giocatore viene posizionato in modo casuale nell'ambiente e la posizione dell'obiettivo è impostata su una coordinata specifica.
Ho quindi definito una rete neurale che prende la posizione attuale del giocatore come input e prevede l'azione migliore da intraprendere (ad esempio, spostarsi in alto, in basso, a sinistra oa destra) per raggiungere l'obiettivo. La rete viene addestrata utilizzando una variante dell'algoritmo Q-learning, in cui i valori Q rappresentano le ricompense attese per ogni azione in un dato stato.
Durante l'allenamento, il giocatore esplora l'ambiente intraprendendo azioni e ricevendo ricompense immediate in base alla sua posizione. Questi premi vengono utilizzati per aggiornare i valori Q e migliorare le previsioni della rete. Il processo di allenamento continua fino a quando il giocatore raggiunge costantemente la posizione obiettivo e riceve ricompense elevate.
Una volta completata la formazione, possiamo testare la rete addestrata lasciando che il giocatore navighi nell'ambiente utilizzando la politica appresa. Il giocatore utilizza le previsioni della rete per selezionare le migliori azioni ad ogni passaggio, avvicinandosi gradualmente all'obiettivo.
Questo esempio dimostra l'applicazione dell'apprendimento per rinforzo profondo in un ambiente personalizzato. Mostra come una rete neurale può imparare a navigare in uno spazio complesso, prendere decisioni basate su premi e penalità e raggiungere un obiettivo specifico.
Apprendimento delle rappresentazioni interpretabili
Apprendimento delle rappresentazioni interpretabili
Ciao, mi chiamo Arun e in questa presentazione discuterò l'argomento dell'apprendimento di rappresentazioni interpretabili nelle reti profonde. Le reti neurali profonde hanno dimostrato di avere molto successo in vari domini come la visione artificiale, la robotica e l'elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, uno dei loro inconvenienti è la mancanza di interpretabilità. A differenza dei modelli più semplici, le reti profonde non sono facilmente comprensibili solo esaminando le loro attivazioni. Ciò rappresenta una sfida quando vogliamo ottenere informazioni su ciò che la rete sta effettivamente imparando.
In molti casi, le rappresentazioni intermedie nelle reti profonde non sono significative o interpretabili. Sebbene possiamo visualizzare i pesi degli strati convoluzionali e acquisire una certa comprensione dopo l'addestramento, la maggior parte delle volte queste reti vengono trattate come approssimatori di scatole nere. Ma cosa succede se ci interessa l'interpretabilità?
In questa presentazione, mi concentrerò sull'approccio di strutturare reti profonde per produrre rappresentazioni interpretabili. Incorporando le conoscenze precedenti sul dominio del problema nella struttura della rete, possiamo ottenere una migliore interpretabilità, che spesso porta a una migliore generalizzazione e all'efficienza dei dati.
Esistono diversi modi per strutturare reti profonde per migliorare l'interpretabilità. Discuterò cinque o sei documenti che hanno esplorato questa idea. Il primo approccio prevede l'introduzione esplicita di operazioni specifiche nell'architettura di rete. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno avuto successo nell'analisi delle immagini utilizzando operazioni locali su patch di immagini. Includendo strati convoluzionali, possiamo ridurre lo spazio dei parametri e ottenere rappresentazioni significative. Tuttavia, è importante notare che la rete potrebbe comunque apprendere funzionalità per le quali non è stato esplicitamente addestrato.
Un altro approccio consiste nell'incorporare le trasformazioni dei dati nella struttura della rete. Ad esempio, le trasformazioni del corpo rigido possono essere utilizzate per correggere e allineare gli oggetti in una scena. Modellando esplicitamente queste trasformazioni, possiamo migliorare la capacità della rete di comprendere la struttura sottostante dei dati. Inoltre, anche l'integrazione della dinamica e della modellazione basata sulla fisica nelle reti profonde può migliorare l'interpretabilità. Utilizzando tecniche come il rendering con OpenGL, possiamo simulare interazioni realistiche e migliorare la comprensione del mondo fisico da parte della rete.
Inoltre, discuterò il lavoro sulla strutturazione del processo di formazione per incoraggiare rappresentazioni più interpretabili. Ciò comporta l'assegnazione di significato alle rappresentazioni intermedie e l'addestramento esplicito della rete a prevedere attributi o proprietà specifici dei dati. Incorporando tale struttura nel processo di formazione, possiamo guidare la rete ad apprendere rappresentazioni più significative.
Per illustrare questi concetti, presenterò alcuni esempi. Un documento si concentra sulle reti di capsule, che mirano a codificare informazioni di livello superiore sugli oggetti in una scena. Combinando gli output delle capsule che riconoscono gli oggetti e ne prevedono le proprietà, possiamo generare risultati più accurati e interpretabili.
Un altro documento recente introduce l'architettura della rete del trasformatore spaziale, che impara a deformare i dati di input in una rappresentazione canonica. Prevedendo i parametri di trasformazione e applicandoli all'input, la rete corregge le variazioni e allinea i dati per facilitare l'elaborazione e la classificazione.
Infine, parlerò del mio lavoro sulla modellazione delle dinamiche di scena. Incorporando esplicitamente i precedenti della fisica e modellando il movimento del corpo rigido utilizzando rotazioni e traslazioni, possiamo migliorare la capacità della rete di prevedere con precisione le interazioni degli oggetti.
In conclusione, strutturando reti profonde per produrre rappresentazioni interpretabili, possiamo ottenere preziose informazioni sul loro funzionamento e migliorare le loro prestazioni in vari compiti. L'inclusione di conoscenze precedenti, l'uso di operazioni specifiche e l'integrazione di dinamiche e trasformazioni sono tutte strategie che possono migliorare l'interpretabilità e portare a una migliore generalizzazione ed efficienza dei dati.
Reti neurali ricorrenti
Reti neurali ricorrenti
L'autore approfondisce l'intricato funzionamento delle reti neurali ricorrenti (RNN) e delle reti Long Short-Term Memory (LSTM), facendo luce sul loro significato e funzionalità. Gli RNN, a differenza delle reti neurali convenzionali che possono essere rappresentate come grafi aciclici diretti, possiedono cicli nella loro struttura grafica. Questa natura ciclica richiede di considerare la sequenza temporale degli input durante l'elaborazione dei dati. L'obiettivo principale dell'autore risiede negli RNN delle serie temporali, che gestiscono efficacemente gli input su più fasi temporali.
Per illustrare questo concetto, l'autore presenta un affascinante esempio di problema chiamato "Trova Bilbo". In questo scenario, una normale rete neurale incontra difficoltà nel localizzare Bilbo nella terza e quarta immagine a causa della parziale occlusione di un albero. Tuttavia, gli umani possono sfruttare le informazioni temporali per dedurre che Bilbo è probabilmente posizionato dietro l'albero. Le reti neurali ricorrenti, con le loro capacità di memoria intrinseche, offrono una soluzione a questo problema. L'autore procede spiegando come la rete neurale ricorrente può essere sviluppata nel tempo, consentendo il passaggio delle informazioni da una fase temporale all'altra. Questa funzione consente alla rete di conservare le informazioni sulla posizione di Bilbo.
L'addestramento di una rete neurale ricorrente comporta la retropropagazione dei gradienti nel tempo. Tuttavia, questo processo può portare alla sfida di gradienti che esplodono o svaniscono, in particolare quando la rete si sviluppa attraverso numerosi passaggi temporali. Per risolvere questo problema, l'autore introduce le reti LSTM. Le reti LSTM sono specificamente progettate per mitigare il problema dell'esplosione o della scomparsa dei gradienti. Impiegano strutture interne specializzate note come porte, che controllano efficacemente il flusso di informazioni e aggiornano la memoria della rete. L'autore spiega inoltre le quattro porte fondamentali di un LSTM: la porta dimenticata, la porta di ingresso, l'ingresso di blocco e la porta di uscita. Queste porte collaborano per dimenticare e ricordare in modo selettivo le informazioni all'interno della memoria della rete.
Inoltre, l'autore menziona diverse varianti comunemente usate di LSTM. Questi includono l'incorporazione di uno stato ricorrente esplicito, che consente all'LSTM di considerare lo stato ricorrente precedente come input e l'utilizzo di spioncini, che consentono ai gate di considerare lo stato corrente della cella quando prendono decisioni.
Cambiando marcia, l'autore inizia una spiegazione dettagliata degli LSTM, sottolineando in particolare la loro utilità nel rilevamento e nel tracciamento dell'acqua. Sebbene una rete ricorrente possa non essere indispensabile per il rilevamento dell'acqua poiché l'acqua è facilmente distinguibile, il problema del tracciamento beneficia notevolmente delle informazioni temporali offerte da un LSTM. La natura ricorrente degli LSTM consente l'aggregazione e la conservazione delle informazioni nel tempo, il che si rivela prezioso per il tracciamento di oggetti come l'acqua con riflessi e rifrazioni dinamici.
L'autore procede presentando i risultati della ricerca che confrontano le prestazioni di diverse reti nel contesto delle attività di rilevamento e tracciamento. I risultati dimostrano che una normale rete neurale convoluzionale (CNN) senza ricorrenza mostra una precisione minore nel rilevare e tracciare l'acqua rispetto a una rete LSTM ricorrente. L'autore menziona anche un'altra rete che tiene conto di più frame contemporaneamente ma manca di ricorrenza. Sebbene questa rete superi la normale CNN, non è ancora all'altezza della precisione raggiunta dall'LSTM.
Espandendo l'argomento, l'autore offre ulteriori approfondimenti sull'inizializzazione dello stato cellulare o dello stato ricorrente in un LSTM. Tipicamente, questi stati sono inizializzati a zero. Tuttavia, le opzioni alternative includono l'inizializzazione con lo stato medio della cella dai dati di addestramento o l'utilizzo di conoscenze specifiche del dominio per scopi di inizializzazione.
Successivamente il testo passa a un altro esempio illustrativo, approfondendo l'opera di Daniel e la sua creazione, "re3". Questo lavoro ruota attorno al tracciamento degli oggetti nei video. L'autore spiega l'architettura di rete utilizzata, caratterizzata da due livelli LSTM interni. Incorporando ritagli di immagini che circondano l'oggetto nelle fasi temporali precedenti e attuali, la rete traccia efficacemente il movimento dell'oggetto nel tempo. L'autore evidenzia la notevole capacità dell'LSTM di gestire i cambiamenti di aspetto, le occlusioni e le variazioni di illuminazione, rendendolo un potente strumento per il tracciamento degli oggetti.
Concludendo la discussione, l'autore osserva che le prestazioni delle reti basate su LSTM dipendono dai requisiti specifici del compito dato. Sebbene queste reti si dimostrino vantaggiose per problemi che coinvolgono oggetti con aspetti diversi, architetture di rete più semplici possono essere sufficienti per altri casi.
In sintesi, il testo fornisce un'esplorazione completa delle reti neurali ricorrenti, in particolare le reti LSTM. Ne chiarisce lo scopo, i meccanismi e i vantaggi mentre fa luce sulle loro applicazioni nel rilevamento e nel tracciamento dell'acqua, nonché nelle attività di tracciamento degli oggetti. Inoltre, l'autore sottolinea la convenienza di implementare LSTM utilizzando PyTorch, evidenziandone la semplicità rispetto ad altri framework.
Apprendimento profondo distribuito
Apprendimento profondo distribuito
Oggi segna la presentazione finale del nostro viaggio insieme e vorrei approfondire l'affascinante mondo del deep learning distribuito. Sebbene questo argomento abbia stuzzicato la mia curiosità, devo confessare che non l'ho esplorato a fondo fino ad ora. Tuttavia, credo che valga la pena discutere i compromessi e le implicazioni pratiche del deep learning distribuito, in quanto detiene un immenso potenziale per accelerare i processi di formazione. Tieni presente che sebbene possieda una certa conoscenza dei sistemi e abbia scritto quantità significative di codice, non sono un esperto in questo dominio. Pertanto, potrebbero esserci complessità che potrei non comprendere appieno quando si tratta di sistemi distribuiti nel mondo reale. Detto questo, intraprendiamo questa esplorazione del deep learning distribuito.
Quando parliamo di deep learning distribuito, il nostro obiettivo principale è migliorare la velocità e l'efficienza. Tuttavia, ci sono diversi fattori correlati ma distinti che prendiamo in considerazione durante l'ottimizzazione per un allenamento più veloce. Questi fattori includono la riduzione al minimo del tempo di addestramento, l'ottimizzazione della velocità effettiva, l'ottimizzazione della concorrenza, la riduzione al minimo dei trasferimenti di dati, l'ottimizzazione delle dimensioni dei batch e la riduzione al minimo della latenza. Ciascuno di questi aspetti contribuisce a realizzare modelli di deep learning più rapidi ed efficienti.
Ridurre al minimo i tempi di formazione e massimizzare le dimensioni dei batch sono concetti strettamente correlati. L'aumento delle dimensioni del batch consente tassi di apprendimento maggiori, accelerando in definitiva la formazione. Per illustrare questo punto, immaginiamo di iniziare con una singola GPU e un batch di dimensioni modeste, diciamo, di 100 immagini. Quando tentiamo di aumentare le dimensioni del batch, ad esempio fino a 200 immagini, riscontriamo limitazioni in termini di memoria della GPU. La soluzione sta nello sfruttare più macchine o GPU. Distribuendo i parametri di rete su diverse GPU, ognuna delle quali elabora una dimensione batch di 100, possiamo parallelizzare i passaggi avanti e indietro. Successivamente, sincronizziamo i gradienti e aggiorniamo i modelli di conseguenza. Ad esempio, Facebook ha sviluppato hardware personalizzato in grado di ospitare 256 GPU, consentendo loro di addestrare ImageNet su un modello ResNet-50 in appena un'ora. Sebbene una scalabilità così estrema possa non essere necessaria per la maggior parte delle applicazioni, la comprensione dei principi e dei compromessi coinvolti può essere vantaggiosa per attività future o stage in questo campo.
Successivamente, esaminiamo il concetto di ottimizzazione dell'efficienza passo dopo passo. Discuteremo potenziali insidie e offriremo raccomandazioni per raggiungere correttezza e rapidità.
Normalizzazione della funzione di perdita: è fondamentale normalizzare la funzione di perdita relativa alla dimensione totale del lotto. Quando si replica una rete su più macchine o GPU, la somma o la media dei gradienti produce risultati diversi. Garantendo che la funzione di perdita sia normalizzata correttamente, manteniamo la coerenza tra le diverse dimensioni dei lotti, facilitando un addestramento accurato ed efficiente.
Rimescolamento dei dati: quando si distribuiscono i dati su più lavoratori o macchine, lo shuffling diventa essenziale. Senza mescolamento, i mini-batch possono essere correlati per un periodo prolungato, riducendo l'efficacia della formazione. Mescolando i dati all'inizio di ogni epoca, assicuriamo la casualità e impediamo a pattern simili di influenzare mini-batch consecutivi.
Normalizzazione in batch: la normalizzazione in batch pone sfide uniche in un ambiente distribuito. Per affrontare queste sfide, si consiglia di eseguire statistiche di normalizzazione batch su mini-batch, in genere limitate alle dimensioni del batch di una GPU. Questo approccio consente il parallelismo senza sacrificare i vantaggi ottenuti dalla distribuzione del carico di lavoro. I ricercatori hanno esplorato ampiamente questo problema e consiglio di fare riferimento al loro lavoro per una comprensione più dettagliata.
Gestione degli errori e monitoraggio dei progressi: mentre si persegue il deep learning distribuito, è essenziale disporre di robusti meccanismi di gestione degli errori e sistemi di monitoraggio dei progressi. Con l'aumento della complessità e della scala dei sistemi distribuiti, possono verificarsi errori e colli di bottiglia. Implementando strumenti affidabili per la gestione e il monitoraggio degli errori, possiamo mitigare potenziali problemi e garantire un funzionamento regolare.
Considerazioni specifiche del sistema: ogni sistema distribuito ha la sua unicità.
Continuiamo ad esplorare le considerazioni specifiche del sistema nell'apprendimento profondo distribuito:
UN. Overhead di comunicazione: la comunicazione tra diverse macchine o GPU è un fattore significativo nel deep learning distribuito. Il tempo impiegato per il trasferimento e la sincronizzazione dei dati può influire sulla velocità complessiva dell'allenamento. È fondamentale ottimizzare i modelli di comunicazione e ridurre al minimo lo spostamento di dati non necessari. Tecniche come la compressione del gradiente, la quantizzazione del gradiente e la sparsificazione del gradiente possono aiutare a ridurre il carico di comunicazione e migliorare l'efficienza.
B. Architettura di rete: la scelta dell'architettura di rete può anche influire sulle prestazioni di deep learning distribuite. Alcune architetture sono intrinsecamente più adatte per l'addestramento distribuito, mentre altre possono richiedere modifiche o tecniche aggiuntive per ottenere una parallelizzazione efficiente. Comprendere le caratteristiche dell'architettura scelta e la sua compatibilità con l'addestramento distribuito è importante per ottenere risultati ottimali.
C. Partizionamento dei dati e bilanciamento del carico: quando si distribuiscono i dati tra più worker, è essenziale partizionare i dati in modo da bilanciare uniformemente il carico di lavoro. La distribuzione non uniforme dei dati può portare a uno squilibrio del carico e a un allenamento più lento. Tecniche come il parallelismo dei dati, il parallelismo del modello e il parallelismo ibrido possono essere utilizzate per distribuire il carico di lavoro in modo efficace e ottenere il bilanciamento del carico.
D. Tolleranza ai guasti: i sistemi distribuiti sono soggetti a guasti ed è fondamentale incorporare meccanismi di tolleranza ai guasti per garantire la robustezza. Tecniche come il checkpoint e il ripristino automatico possono aiutare a gestire gli errori con garbo e riprendere l'addestramento senza interruzioni significative.
e. Scalabilità: con l'aumentare delle dimensioni del sistema distribuito, la scalabilità diventa un fattore critico. Il sistema dovrebbe essere in grado di gestire un numero crescente di macchine o GPU in modo efficiente senza un significativo degrado delle prestazioni. Garantire la scalabilità richiede un'attenta progettazione del sistema, l'allocazione delle risorse e l'ottimizzazione della comunicazione.
F. Sincronizzazione e coerenza: nel deep learning distribuito, è essenziale sincronizzare i modelli e i gradienti tra i diversi worker per mantenere la coerenza. Tecniche come l'addestramento sincrono, l'addestramento asincrono e gli aggiornamenti ritardati possono essere utilizzati per bilanciare la velocità di convergenza e la coerenza. La scelta del metodo di sincronizzazione dipende dai requisiti specifici dell'attività di formazione e dall'architettura del sistema.
G. Gestione delle risorse: una gestione efficiente delle risorse è fondamentale nel deep learning distribuito per utilizzare le risorse disponibili in modo efficace. Ciò include la gestione della memoria della GPU, l'ottimizzazione dell'utilizzo della GPU e l'allocazione dinamica delle risorse in base al carico di lavoro. Tecniche come il parallelismo dei modelli e l'accumulo di gradienti possono aiutare a superare i limiti di memoria della GPU e massimizzare l'utilizzo delle risorse.
In conclusione, il deep learning distribuito offre opportunità significative per accelerare la formazione e migliorare l'efficienza. Tuttavia, presenta anche sfide che devono essere affrontate per ottenere risultati ottimali. Considerando fattori come la dimensione del batch, la normalizzazione, lo shuffling, l'overhead della comunicazione, considerazioni specifiche del sistema, la tolleranza ai guasti, la scalabilità, la sincronizzazione e la gestione delle risorse, possiamo esplorare le complessità del deep learning distribuito e sbloccarne il pieno potenziale.
Introduzione al Cognitive Computing e all'Intelligenza Artificiale
Introduzione al Cognitive Computing e all'Intelligenza Artificiale
Sono il dottor Soper e sono lieto di darvi il benvenuto al primo video di questa serie completa sul calcolo cognitivo e l'intelligenza artificiale (AI). Questa serie mira a fornire conoscenze e approfondimenti alle persone interessate a saperne di più su questi campi entusiasmanti. Indipendentemente dal fatto che tu abbia una conoscenza preliminare dell'IA o dei sistemi di calcolo cognitivo, questa serie tratterà i fondamenti e costruirà una solida base.
Mentre molti di noi hanno incontrato l'intelligenza artificiale nei libri di fantascienza o nei film di successo, questa serie di video si concentrerà sulla realtà piuttosto che sulla finzione. Il nostro viaggio approfondirà la vera natura del cognitive computing e dell'intelligenza artificiale. Esploreremo le loro definizioni, i diversi tipi di sistemi oggi disponibili, le loro funzionalità, le applicazioni del mondo reale e gli effetti trasformativi che avranno su vari aspetti della nostra vita.
Un aspetto affascinante di questa serie è che impareremo anche come utilizzare i notebook Python e Jupyter per costruire l'intelligenza artificiale e i sistemi cognitivi di cui discutiamo. Questa esperienza pratica sarà senza dubbio una delle parti più divertenti della serie, poiché ci dedicheremo all'implementazione pratica.
Quindi, intraprendiamo la nostra avventura educativa!
Poiché questa lezione iniziale serve come introduzione all'intelligenza artificiale e al calcolo cognitivo, è fondamentale definire questi termini. L'intelligenza artificiale, in termini semplici, si riferisce all'intelligenza esibita dalle macchine. Comprende dispositivi artificiali che percepiscono il loro ambiente, intraprendono azioni o prendono decisioni per raggiungere i loro obiettivi. Ciò che contraddistingue i sistemi di intelligenza artificiale è la loro capacità di apprendere autonomamente, senza bisogno di istruzioni esplicite. Invece, possono determinare autonomamente l'approccio più efficace per risolvere problemi o eseguire compiti.
D'altra parte, il cognitive computing si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che svolgono compiti o forniscono servizi che erano tradizionalmente esclusivi della cognizione umana. Sebbene tutti i sistemi di calcolo cognitivo siano considerati intelligenza artificiale, non tutti i sistemi di intelligenza artificiale possiedono capacità cognitive. Il cognitive computing include un'ampia gamma di applicazioni, come il rilevamento di anomalie, l'analisi dei sentimenti, la traduzione linguistica, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento e la sintesi vocale, il riconoscimento di immagini e video e altro ancora.
In questa serie, esploreremo e implementeremo quattro tipi distinti di modelli di intelligenza artificiale che fungono da base per vari sistemi di calcolo cognitivo.
Innanzitutto, approfondiremo Thompson Sampling, un modello di intelligenza artificiale relativamente semplice che aiuta i sistemi ad affrontare il dilemma esplorazione-sfruttamento. Questi sistemi possono imparare autonomamente a selezionare le azioni che massimizzano le loro ricompense attese.
Successivamente, ci immergeremo nel Q-learning, che rientra nell'ambito dell'apprendimento per rinforzo. Il Q-learning coinvolge un agente che opera in un ambiente caratterizzato da stati e possibili azioni. Questi sistemi possono identificare automaticamente una politica ottimale che guida il processo decisionale in un dato stato.
Il terzo modello che tratteremo è il deep learning, che ruota attorno alle reti neurali artificiali. Queste reti, simili al cervello umano, sono costituite da nodi o neuroni interconnessi. Le reti neurali profonde fungono da base per numerosi intriganti sistemi cognitivi e di intelligenza artificiale, inclusi quelli coinvolti nel riconoscimento vocale, nella traduzione automatica, nella diagnosi medica e altro ancora. Hanno persino dimostrato capacità in attività come giocare ai videogiochi, generare opere d'arte e comporre musica.
Infine, esploreremo reti neurali convoluzionali profonde. Queste reti utilizzano un'operazione matematica specializzata nota come convoluzione, che consente loro di eccellere nell'elaborazione di informazioni visive da immagini e video.
Ora, in che modo l'intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo rivoluzioneranno il mondo? Le possibilità sono quasi illimitate! Entro il 2030, si prevede che queste tecnologie contribuiranno per circa 16 trilioni di dollari all'economia globale. I potenziali vantaggi per le imprese, i governi e gli individui sono abbondanti.
Nel settore energetico, l'intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo ottimizzeranno il consumo e la distribuzione dell'energia, riducendo efficacemente il consumo globale di energia. Nel settore sanitario, queste tecnologie aiuteranno a progettare nuovi farmaci e vaccini, diagnosticare malattie e fornire cure mediche personalizzate. Nei trasporti e nella logistica, i veicoli a guida autonoma alimentati dall'intelligenza artificiale ridurranno drasticamente gli incidenti e la congestione del traffico, rivoluzionando al contempo le consegne nell'e-commerce. L'istruzione trarrà vantaggio da esperienze di formazione personalizzate e ottimizzate agevolate dall'intelligenza artificiale e dal calcolo cognitivo. La sicurezza e la protezione saranno migliorate grazie alla capacità dell'IA di ridurre la criminalità, aumentare la sicurezza pubblica e combattere le frodi e il furto di identità. Il settore dell'occupazione utilizzerà l'intelligenza artificiale per identificare le migliori corrispondenze tra candidati e posizioni, migliorando la soddisfazione sul lavoro. Le case intelligenti e i robot domestici automatizzeranno le attività, monitoreranno i dispositivi e forniranno assistenti robotici dal vivo, promuovendo una vita indipendente per gli anziani e le persone con disabilità. L'IA e il cognitive computing rivoluzioneranno anche l'intrattenimento e la socializzazione consigliando esperienze e aiutando le persone a trovare nuovi amici e circoli sociali. Le iniziative ambientali trarranno vantaggio dal miglioramento del trattamento dei rifiuti, del riciclaggio e della riduzione dell'inquinamento consentiti dall'intelligenza artificiale. Nel mondo degli affari, l'intelligenza artificiale automatizzerà i processi, ottimizzerà i profitti, promuoverà l'innovazione e migliorerà il processo decisionale.
Questi esempi si limitano a scalfire la superficie, poiché l'intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo continueranno a svelare innumerevoli altre applicazioni trasformative. Hanno il potenziale per migliorare il processo decisionale, aumentare l'intelligenza umana e liberare risorse cognitive per altri compiti. Nel prossimo futuro, le macchine cognitive e l'intelligenza artificiale si integreranno perfettamente nelle nostre vite, diventando indispensabili come gli smartphone, Internet o l'elettricità. Ci chiederemo come abbiamo fatto senza di loro.
Nella nostra prossima lezione, esploreremo Jupyter Notebooks, un potente strumento che verrà utilizzato insieme a Python in questa serie per creare e implementare i modelli di intelligenza artificiale di cui abbiamo discusso in precedenza. Anche se non hai familiarità con i notebook Jupyter o Python, stai certo che acquisirai un'esperienza significativa con questi strumenti man mano che il nostro viaggio procede.
Spero che tu abbia trovato informativa e coinvolgente questa lezione introduttiva sul cognitive computing e l'intelligenza artificiale. Alla prossima volta, buona giornata!
Your AI Toolkit - Utilizzo dei notebook Jupyter
Your AI Toolkit - Utilizzo dei notebook Jupyter
Sono il dottor Soper e oggi ho il piacere di presentarti il tuo toolkit di intelligenza artificiale. Il nostro obiettivo principale sarà una tecnologia incredibilmente utile e facile da usare chiamata Jupyter Notebooks.
Ma prima di entrare nello specifico, prendiamoci un momento per esaminare cosa puoi aspettarti di imparare in questa lezione.
Alla fine di questo video, avrai una chiara comprensione di:
Durante questa lezione, intraprenderemo un viaggio pratico per costruire, addestrare e testare una rete neurale artificiale. Sarai piacevolmente sorpreso da quanto sia semplice il processo!
Per dare il via alle cose, discutiamo del motivo per cui è essenziale disporre di un toolkit AI.
Questa serie di video sul cognitive computing e l'intelligenza artificiale va oltre la teoria e i concetti. Imparerai come costruire vari tipi di modelli AI!
Per costruire qualsiasi modello di intelligenza artificiale o di calcolo cognitivo, abbiamo bisogno di una serie di strumenti. Questi strumenti includono risorse computazionali come CPU, memoria e archiviazione per i nostri file. Abbiamo anche bisogno di un ambiente di sviluppo in cui possiamo lavorare sui nostri progetti di intelligenza artificiale. Infine, abbiamo bisogno di una serie di istruzioni per comunicare al computer le nostre azioni desiderate.
In termini di strumenti, impareremo il linguaggio di programmazione Python in questa serie, a partire dal prossimo video.
Per quanto riguarda le risorse computazionali e l'ambiente di sviluppo, i notebook Jupyter ospitati nel cloud possono fornire sia per i nostri progetti di intelligenza artificiale che di calcolo cognitivo.
Ora, esploriamo cosa sono i Jupyter Notebook.
Un Jupyter Notebook è un ambiente interattivo basato sul Web costituito da una raccolta ordinata di celle. Ogni cella all'interno di un Jupyter Notebook può contenere testo, codice di programmazione, formule matematiche, immagini o altri elementi multimediali.
Questa versatilità ti consente di conservare tutte le tue note, il codice, i diagrammi, le visualizzazioni e l'output dei tuoi modelli di intelligenza artificiale e di calcolo cognitivo in un unico posto.
I notebook Jupyter utilizzano i kernel per eseguire il codice di programmazione e mantenere lo stato corrente del progetto. Una delle caratteristiche più impressionanti dei notebook Jupyter è la capacità di eseguire una cella alla volta. Il server notebook tiene automaticamente traccia dello stato corrente del progetto in memoria.
Questa funzione consente di scrivere codice in una cella, eseguirlo e osservare i risultati. È quindi possibile procedere alla scrittura di codice aggiuntivo nelle celle successive, accedendo e utilizzando i risultati delle celle precedenti. Questo approccio incrementale ti consente di costruire e perfezionare il tuo progetto gradualmente senza la necessità di eseguire nuovamente tutto ogni volta che apporti una modifica.
Un altro aspetto degno di nota di Jupyter Notebooks è il supporto per più linguaggi di programmazione come Julia, Python e R. Il nome "Jupyter" in realtà deriva dalla combinazione di questi tre linguaggi.
Ora, potresti chiederti perché i notebook Jupyter sono preferibili rispetto ad altre piattaforme di sviluppo.
Sebbene siano disponibili approcci alternativi, i notebook Jupyter offrono numerosi vantaggi per i progetti di intelligenza artificiale e di calcolo cognitivo:
Ora che abbiamo compreso i vantaggi dell'utilizzo di Jupyter Notebooks, discutiamo di come crearli gratuitamente in Google Cloud e Microsoft Cloud.
Sia Google Cloud che Microsoft Cloud offrono i servizi Jupyter Notebook come parte delle loro piattaforme cloud. Questi servizi forniscono un ambiente preconfigurato per creare ed eseguire Jupyter Notebook.
In Google Cloud, puoi utilizzare Google Colab (abbreviazione di Colaboratory), che è un ambiente Jupyter Notebook gratuito che viene eseguito sull'infrastruttura di Google. Fornisce l'accesso a GPU e TPU per calcoli di machine learning accelerati.
Per creare un Jupyter Notebook in Google Colab, puoi semplicemente visitare il sito Web di Google Colab (colab.research.google.com), accedere con il tuo account Google e avviare un nuovo notebook. Puoi scegliere di creare un taccuino vuoto o aprire un taccuino esistente da Google Drive o GitHub.
Allo stesso modo, in Microsoft Cloud, puoi usare Azure Notebooks, che è un servizio Jupyter Notebook gratuito fornito da Microsoft. I notebook di Azure offrono un ambiente collaborativo per progetti di data science e machine learning.
Per creare un Jupyter Notebook in Azure Notebooks, puoi accedere al sito Web di Azure Notebooks (notebooks.azure.com) con il tuo account Microsoft. Da lì, puoi creare un nuovo progetto, che includerà un Jupyter Notebook per impostazione predefinita.
Sia Google Colab che Azure Notebooks forniscono un'interfaccia familiare di Jupyter Notebook con le risorse computazionali necessarie per eseguire i tuoi modelli di intelligenza artificiale. Puoi installare librerie aggiuntive, caricare set di dati e collaborare con altri senza problemi.
Nella parte successiva di questa lezione, ci immergeremo in un esempio pratico e dimostreremo come utilizzare in modo efficace i notebook Jupyter per sviluppare ed eseguire progetti di intelligenza artificiale e di calcolo cognitivo.
Restate sintonizzati e continuiamo il nostro viaggio nel mondo dell'IA e dei notebook Jupyter!
Fondamenti di Python - Parte 01
Fondamenti di Python - Parte 01
Sono il Dr. Soper, e oggi ho il piacere di presentare la prima di tre lezioni complete sui fondamenti del linguaggio di programmazione Python. Sebbene sia impossibile coprire ogni dettaglio della programmazione Python in pochi video, alla fine di queste tre lezioni avrai acquisito conoscenze sufficienti per comprendere e intraprendere il tuo viaggio nella programmazione Python.
Durante queste lezioni, utilizzeremo Jupyter Notebooks, un potente strumento per la programmazione interattiva e l'esplorazione dei dati. Se non hai familiarità con i notebook Jupyter, ti consiglio vivamente di guardare il video precedente di questa serie per familiarizzare con questo ambiente prima di immergerti nella programmazione Python.
Iniziamo fornendo una panoramica di ciò che imparerai in questa lezione. Alla fine di questo video, avrai acquisito conoscenze sui seguenti aspetti di Python:
Visualizzazione del testo: impareremo come utilizzare la funzione print() per mostrare il testo sullo schermo. Il testo in Python è racchiuso tra virgolette singole per differenziarlo dai comandi di programmazione.
Variabili: le variabili sono denominate simbolicamente posizioni di archiviazione nella memoria di un computer. Contengono valori che possono essere modificati secondo necessità. Esploreremo come creare variabili e assegnare loro valori, siano essi testo, numeri interi o float.
Operatori aritmetici: Python offre vari operatori aritmetici per eseguire operazioni matematiche sulle variabili. Tratteremo le operazioni di addizione, sottrazione, moltiplicazione, divisione, elevamento a potenza e modulo.
Operatori di confronto: gli operatori di confronto ci consentono di confrontare due valori e determinare la loro relazione. Impareremo operatori come "uguale a", "non uguale a", "maggiore di", "minore di", "maggiore o uguale a" e "minore o uguale a".
Durante la lezione, utilizzeremo esempi e dimostrazioni per consolidare la tua comprensione di queste abilità e funzionalità di Python. Iniziamo discutendo su come visualizzare il testo in Python. Per mostrare una riga di testo, usiamo la funzione print(). Il testo che vogliamo visualizzare viene passato come argomento alla funzione print() tra virgolette singole. Inoltre, possiamo includere interruzioni di riga utilizzando il simbolo "\n". I commenti, contrassegnati dal cancelletto (#), sono solo per uso umano e aiutano a spiegare le sezioni di codice. Python ignora i commenti durante l'esecuzione del codice.
Per dimostrare queste tecniche, consideriamo una cella di codice all'interno di un Jupyter Notebook. La cella di codice utilizza la funzione print() per visualizzare il testo "Ciao, mi chiamo Dan!" sullo schermo. Un altro esempio mostra l'uso di "\n" per visualizzare più righe di testo in una singola chiamata alla funzione print().
Passando alle variabili, vengono denominate posizioni di archiviazione nella memoria di un computer. Le variabili possono contenere dati di qualsiasi tipo. Per creare una nuova variabile in Python, le assegniamo un valore digitandone il nome a sinistra del segno di uguale e il valore a destra. In una cella di codice, possiamo dichiarare variabili come "product_name" con il valore 'Delicious Nachos', "quantity_sold" con il valore 33 e "unit_price" con il valore 12.99. Possiamo quindi stampare i valori di queste variabili usando la funzione print() e la concatenazione.
In alternativa, possiamo utilizzare la funzione format() per ottenere lo stesso risultato con i segnaposto per i valori delle variabili. Ciò semplifica il processo consentendoci di definire il testo di output desiderato e di indicare le posizioni delle variabili all'interno delle parentesi graffe. Per dimostrare gli operatori aritmetici, utilizziamo simboli come "+" per l'addizione, "-" per la sottrazione, "*" per la moltiplicazione, "/" per la divisione, "**" per l'elevazione a potenza e "%" per l'operazione modulo. Questi operatori eseguono calcoli matematici sulle variabili.
Spero che stiate tutti passando una splendida giornata. Mi chiamo Dr. Soper e oggi ho il piacere di presentare la prima puntata di una serie di tre lezioni sui fondamenti del linguaggio di programmazione Python. Ora, è importante notare che non sarò in grado di coprire ogni singolo dettaglio della programmazione Python in pochi video. Tuttavia, quando avrai completato queste tre lezioni, avrai acquisito conoscenze sufficienti per comprendere e iniziare a lavorare con i progetti Python.
Durante queste lezioni, utilizzerò un Jupyter Notebook per eseguire tutti gli esempi. Se non hai familiarità con i notebook Jupyter, ti consiglio vivamente di guardare il video precedente di questa serie prima di immergerti nel mondo della programmazione Python. Senza ulteriori indugi, diamo una breve panoramica di ciò che imparerai in questa lezione.
Alla fine di questo video, avrai una buona comprensione dei seguenti aspetti di Python:
Esploreremo ciascuno di questi argomenti in dettaglio, con numerosi esempi illustrativi e dimostrazioni per aiutarti a cogliere i concetti e le caratteristiche del linguaggio di programmazione Python. Iniziamo imparando come visualizzare il testo in Python. Per visualizzare una riga di testo in Python, usiamo la funzione print(). Il testo che vogliamo visualizzare viene passato come argomento alla funzione print(), racchiuso tra virgolette singole. In Python, è consuetudine racchiudere stringhe letterali di testo tra virgolette singole. Questo aiuta Python a distinguere tra stringhe di testo e altri comandi di programmazione basati su testo.
Nell'esempio seguente, noterai una riga che precede la funzione print() che inizia con un cancelletto (#). Questa riga è chiamata commento. I commenti sono destinati esclusivamente all'uso umano. Ci aiutano a comprendere lo scopo di una particolare sezione di codice e rendono più facile per gli altri comprendere il nostro codice. Python ignora i commenti, considerandoli come istruzioni non eseguibili. Quindi, non influiscono sulla funzionalità del codice. Se desideri includere un'interruzione di riga nell'output del testo, puoi utilizzare la sequenza di escape \n (nuova riga). Questo inserirà un'interruzione di riga in quel punto.
Ora, vediamo una dimostrazione di queste tecniche. Nella prima cella di codice di questo notebook, abbiamo un semplice esempio che utilizza la funzione print() per visualizzare una riga di testo sullo schermo. Quando fai clic sul pulsante Esegui, il testo "Ciao, mi chiamo Dan!" sarà mostrato. Nella cella di codice successiva, utilizzeremo il simbolo di nuova riga \n per visualizzare più righe di testo con una sola chiamata alla funzione print(). Dopo aver eseguito il codice, Python stamperà entrambe le righe di testo sullo schermo. Ora che abbiamo trattato la visualizzazione del testo, passiamo alle variabili in Python.
Una variabile è una posizione di archiviazione denominata simbolicamente nella memoria di un computer. Ogni variabile ha un nome e un valore, che possono essere modificati secondo necessità. Le variabili sono incredibilmente utili per tenere traccia dei dati in un programma. Ad esempio, potresti utilizzare una variabile per memorizzare il numero di biglietti venduti per un concerto. Ogni volta che viene venduto un biglietto aggiuntivo, puoi aggiornare il valore della variabile per riflettere il conteggio corretto.
In Python, le variabili possono contenere dati di qualsiasi tipo, come testo, numeri interi o float (numeri con decimali). Per creare una nuova variabile è sufficiente assegnarle un nome e un valore. Diamo un'occhiata a un paio di esempi per capire meglio il concetto. Nel primo esempio, dichiariamo una variabile denominata "x" e le assegniamo un valore di 33. Nel secondo esempio, dichiariamo una variabile denominata "current_price" e le assegniamo un valore di 42,99.
Si noti che i valori assegnati alle variabili possono essere numeri, testo o qualsiasi altro tipo di dati valido. Una volta assegnati i valori alle variabili, possiamo usare la funzione print() per visualizzare i loro valori sullo schermo. Nel terzo esempio, utilizziamo la funzione print() per visualizzare il valore della variabile "x". Facciamo lo stesso per la variabile "current_price" nel quarto esempio.
Puoi vedere che stampando le variabili, possiamo visualizzare i loro valori e lavorare con loro secondo necessità. Oltre a stampare direttamente le variabili, esiste un altro modo per incorporarle nell'output di testo. Possiamo usare la funzione format(), che semplifica il processo di combinazione di testo e valori variabili. In questo caso, si definisce il testo di output desiderato e si indicano le posizioni delle variabili utilizzando le parentesi graffe {} come segnaposto. All'interno della funzione format(), fornisci le variabili nell'ordine desiderato.
Diamo un'occhiata a un esempio per vederlo in azione.
Nel quinto esempio, abbiamo una variabile denominata "product_name" con il valore "Delicious Nachos". Vogliamo visualizzare un messaggio che includa il nome del prodotto. Definiamo il testo "I love {}!" come output desiderato, con {} come segnaposto per il valore della variabile. All'interno della funzione format(), forniamo la variabile "product_name". Dopo aver eseguito il codice, Python sostituisce il segnaposto con il valore della variabile e stampa il risultato, che è "I love Delicious Nachos!". Questo metodo consente una maggiore flessibilità e un output di testo dinamico, soprattutto quando si lavora con più variabili o messaggi più complessi. Ora che abbiamo trattato le variabili, passiamo agli operatori aritmetici in Python.
Python fornisce vari operatori aritmetici che ci consentono di eseguire operazioni matematiche sulle variabili.
Gli operatori aritmetici più usati sono:
Questi operatori possono essere utilizzati con variabili numeriche per eseguire calcoli.
Nell'esempio seguente, utilizzeremo due variabili, "a" e "b", per dimostrare alcuni di questi operatori aritmetici.
Innanzitutto, dichiariamo una variabile denominata "a" e le assegniamo un valore di 5. Successivamente, dichiariamo un'altra variabile denominata "b" e le assegniamo l'espressione "a + 2". L'espressione "a + 2" aggiunge il valore di "a" (che è 5) a 2, risultando nel valore di "b" pari a 7. Possiamo quindi utilizzare la funzione print() per visualizzare i valori di "a" e "b" sullo schermo.
Dopo aver eseguito il codice, Python valuterà l'espressione e visualizzerà i valori di "a" e "b", che sono rispettivamente 5 e 7.
Oltre all'addizione, possiamo utilizzare l'operatore di sottrazione (-) per sottrarre i valori, l'operatore di moltiplicazione (*) per moltiplicare i valori, l'operatore di divisione (/) per dividere i valori, l'operatore di elevazione a potenza (**) per elevare i valori a potenza e l'operatore modulo (%) per calcolare il resto di un'operazione di divisione. Questi operatori aritmetici possono essere combinati e utilizzati in vari modi per eseguire calcoli complessi.
Infine, discutiamo brevemente gli operatori di confronto in Python. Gli operatori di confronto ci consentono di confrontare due valori e determinare la loro relazione.
Gli operatori di confronto più utilizzati sono:
Quando vengono utilizzati, questi operatori restituiscono un valore booleano True o False, che indica il risultato del confronto.
Ad esempio, l'espressione a == b restituisce True se il valore di "a" è uguale al valore di "b" e False in caso contrario. Nell'esempio seguente, confronteremo i valori di due variabili, "a" e "b", utilizzando diversi operatori di confronto. Useremo la funzione print() per visualizzare i risultati di questi confronti sullo schermo. Dopo aver eseguito il codice, Python valuterà ogni espressione di confronto e visualizzerà il valore booleano corrispondente. Puoi vedere che l'output mostra il risultato di ogni confronto: Vero o Falso.
Gli operatori di confronto sono utili per l'esecuzione condizionale di diverse parti del codice in base alla relazione tra le variabili.
Questo conclude la nostra prima lezione sui fondamenti della programmazione Python. In questa lezione abbiamo trattato:
Spero che questa lezione ti abbia fornito una solida base nella programmazione Python. Nella prossima lezione, approfondiremo i tipi di dati, inclusi stringhe, numeri interi e float.
Se hai domande o hai bisogno di ulteriori chiarimenti su uno qualsiasi degli argomenti trattati, non esitare a chiedere. Grazie per aver guardato e ci vediamo nella prossima lezione!