forum.ge
reklama
FORUM.GE წესები  · დახმარება  · ძებნა  · წევრები  · კალენდარი  · ფოსტა  · ჩატი
Pages: (3) [1] 2 3   ( გადავიდეთ პირველ წაუკითხავ წერილზე ) გამოხმაურება · ახალი თემა · ახალი გამოკითხვა

> ერთად ვისწავლოთ დიფ ლერნინგი, შემდეგ 1-2 თვეში ამაზე უკეთესს ვერაფერს ისწავლით
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 13 Aug 2017, 18:45  #51139495      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
კორსერაზე დიფ ლერნინგის მამებმა დადეს ამ ტექნიკის კურსი, რომლის გავლასაც ყველას ძალიან გირჩევთ. მე თვითონ ფულ თაიმ ვმუშაობ, თან სამსახურებრივად ეს არ მჭირდება, მაგრამ მაინც ვაპირებ გავლას. უფრო სწორად დავიწყე უკვე, მეორე კვირის მასალაზე ვარ.

დიფ ლერნინგის სპეციალისტებზე დღეს მოთხოვნა ბევრად აჭარბებს მოწოდებას. ყველა ინდუსტრიაში შევა ეს ტექნიკა და ყველა ინდუსტრიას შეცვლის, ჩვენც შევუერთდეთ ამ რევოლუციას.

რა არის დიფ ლერნინგი? ბოლო წლებში მიმდინარე AI რევოლუცია ხდება ე.წ. დიფ ლერნინგის(deep learning) შედეგად. ეს არის artificial neural network (ANN) რომელსაც აქვ ბევრი შრე, ანუ სიღრმე(ეს ცნებები თუ არ იცით, არა უშავს, კურსს თუ გაივლით, ისწავლით). ANN დიდი ხანია არსებობს, მაგრამ აქამდე ის არ იყო ღრმა, რადგან სიღრმისთვის საკმარისი მონაცემები (data) არ არსებობდა. არაღრმა ANN კი არც ისე სასარგებლოა. ამ ბოლო დროს დატა ყველა ინდუსტრიაში უზარმაზარია და ANN-ც წავიდა სიღრმეში და შედეგებიც შთამბეჭდავია. თვითმავალი მანქანები, ენების თარგმნა, ალფაგო, ყველაფერი დიფ ლერნინგის შედეგია.

სასწავლად მარტო ცოტა პროგრამირების ცოდნაა საჭირო პითონზე, არაფერი განსაკუთრებული.

მოკლედ, მიხედეთ საქმეს. თუ რამე შეკითხვები გაქვთ, არ მოგერიდოთ.

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
https://www.deeplearning.ai/


--------------------
ისწავლეთ deep learning
https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
https://www.deeplearning.ai/

https://www.coursera.org/
https://www.edx.org/
https://www.udacity.com/
^ისარგებლეთ
asphurcela
<<<Amateur>>>


******
ჯგუფი: Moderators
წერილები: 6752
წევრი No.: 819
რეგისტრ.: 6-April 02

გამოგზავნილია: 15 Aug 2017, 11:23  #51149701      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი
vid
თემა განავრცე, რამე შესავალი გაუკეთე, მცირეოდენი ახსნები, მიდექ-მოდექი, დააინტერესე ხალხი.
ეს ცარიელი სარეგისტრაციო ლინკები რა თავში ვიხალოთ?



--------------------
Quad-Core i7-7700K 4.2 GHz
nforumi
ჯერ უნდა ვიცოდეთ რა გვინდა!


******
ჯგუფი: Members
წერილები: 9461
წევრი No.: 59670
რეგისტრ.: 29-April 08

გამოგზავნილია: 15 Aug 2017, 12:15  #51149954      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა · ვებგვერდი
asphurcela
QUOTE
თემა განავრცე, რამე შესავალი გაუკეთე, მცირეოდენი ახსნები, მიდექ-მოდექი, დააინტერესე ხალხი.

ვეთანხმები ასფურცელას გამოსვლას smile.gif

vid
თუ მოკლედ დაწერ ხოლმე კერძოდ რას სწავლობ, იქნებ ჩვენც ჩავერთოთ განხილვაში.
შენთვის კიდე კარგი იქნება, რეზიუმესავით თუ გააკეთებ ხოლმე და დაგვიწერ აქ.


--------------------
გაუმარჯოს სამართლიანობას!

სოციალური სამართლიანობის მოთხოვნის უკან სინამდვილეში დიდი უსამართლობა იმალება!

ვართ ის რაცა ვართ და გვაქვს ის რაცა გვაქვს!
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 16 Aug 2017, 04:05  #51154791      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
asphurcela
nforumi
მაგრები ხართ რა biggrin.gif რა თავში იხალოთ და დააკლიკეთ ზედ, შედით შიგნით და გაიარეთ კურსი.

ცარიელი ლინკები არ დამიყრია, გავაკეთე საკმაო შესავალი და კონტექსტი. ყოველი გაკვეთილის აქ მოყოლას ვერ დავიწყებ, სორი.
nforumi
ჯერ უნდა ვიცოდეთ რა გვინდა!


******
ჯგუფი: Members
წერილები: 9461
წევრი No.: 59670
რეგისტრ.: 29-April 08

გამოგზავნილია: 16 Aug 2017, 10:22  #51155179      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა · ვებგვერდი
vid
QUOTE

მაგრები ხართ რა  რა თავში იხალოთ და დააკლიკეთ ზედ, შედით შიგნით და გაიარეთ კურსი.

მაგრები ვართ კი,
თუ არ გინდოდა აქ მსჯელობა, თემას რაღაზე ხსნიდი?
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 16 Aug 2017, 13:46  #51156296      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
nforumi
იმაზე გავხსენი, რომ გაგიზიარეთ საინტერესო კურსი smile.gif თუ იქნებოდა საკმარისი ინტერესი, ამ თემაში შეგვეძლო კურსის გაკვეთილების, დავალებების განხილვა და აზრების გაცვლა გამოცვლა. ზოგადად AI-ზე არის თემა უკვე.
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3416
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 17 Aug 2017, 22:35  #51165698      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
ფიქსირ,
დავ enroll დები,
საინტერესოა
QUOTE

In this course, you will learn the foundations of deep learning. When you finish this class, you will:
- Understand the major technology trends driving Deep Learning
- Be able to build, train and apply fully connected deep neural networks
- Know how to implement efficient (vectorized) neural networks
- Understand the key parameters in a neural network's architecture



vid
QUOTE

Try for Free

Enroll to start your 7-day full access free trial.

7 დღის შემდეგ ვეღარ გამოვიყენებ თუ უბრალოდ full access აღარ მექნება და შეიზღუდება ?

This post has been edited by execution on 17 Aug 2017, 22:36
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 18 Aug 2017, 00:39  #51166443      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
execution
up.gif

ზუსტად არ ვიცი, fee waiver აქვთ და ცადე, შეიძლება მოგიხსნან.

ისე, დიდი დრო თუ შეგიძლია დაუთმო, ერთ კვირაში შეიძლება სულ დაამთავრო ერთი კურსი. ვიღაც ტიპმა 3 დღეში გაიარა ყველა კურსი.
t-90
უტანკესი და უტონკესი


********
ჯგუფი: Members
წერილები: 36431
წევრი No.: 135926
რეგისტრ.: 15-September 11

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 16:23  #51258974      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
vid
კაი რამეა ეგ.
მაგ ლექგტორის Machine Learning იც მაგარია.


--------------------
I killed my master. Why did he then give me a weapon?"

Sometimes, a single knife in the dark can do more than a thousand swords.

შენ ხარ კაცი Victorinox-ი... ©098

Why carry a gun? Because 1911 > 911.
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 18:53  #51259871      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
t-90
გავლილი მაქვს ეგ კურსიც.

აგერ ბარემ მაგ კურსის ლინკიც
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

თემას რაც შეეხება, ეს გრაფიკი აჩვენებს თუ რით ჯობია დიფ ლერნინგი სხვა ალგორითმებს. სხვები აღწევენ რაღაც დონეს და იმის ზევით ვერ ადიან, რამდენი data-ც არ უნდა დაამატო. დიფ ლერნინგს ეგეთი ზღვარი არ აქვს.

user posted image

This post has been edited by vid on 2 Sep 2017, 19:13
Kaxab
მოხეტიალე


****
ჯგუფი: Registered
წერილები: 764
წევრი No.: 138278
რეგისტრ.: 10-November 11

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 19:13  #51260033      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
vid
QUOTE
ეს გრაფიკი აჩვენებს თუ რით ჯობია დიფ ლერნინგი სხვა ალგორითმებს.

და რა ალგორითმია ეგეთი? იქნებ მოიყვანო მოკლე მონახაზი, თუ ჩაწვდი რათქმაუნდა.


--------------------
მინდა ვიყო ფორუმელი, ვთქვა სისულელე.
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 20:00  #51260323      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
Kaxab
ჯერ ვნახოთ რას წარმოადგენენ სხვა ალგორითმები. ავიღოთ linear regression და logistic regression. ორივე შემთხვევაში გვაქვს საწყისი ცვლადები, რომლის მიხედვითაც ვადგენთ პასუხს.

მაგალითად, გვინდა გავაკეთოთ ალგორითმი, რომლითაც დავადგენთ ბინის ფასს. ამ შემთხვევაში ცვლადები იქნება ბინის ფართობი, ოთახების რაოდენობა, მდებარეობა, და.ა.შ. დავარქვათ ამ ცვლადებს X1, X2, ... ჩვენ ვამბობთ, რომ ბინის ფასი წრფივადაა დამოკიდებული ამ ცვლადებზე, ანუ

P = A1*X1+A2*X2+A3*X3+...

და მთელი ალგორითმი დადის ამ A1, A2, ... არგუმენტების პოვნაზე. ამ არგუმენტების საპოვნელად ალგორთმს 'ვწვრთნით' ცნობილ მონაცემებზე, ანუ თუგვაქვს M რაოდენობა სახლების ინფორმაცია თავისი ფასებიანად, ვპოულობთ იმ კოეფიციენტებს, რომლებიც ყველაზე კარგად აღწერს ამ ფასებს. მერე ამ კოეფიციენტებს ვიყენებთ ახალ სახლზე, რომლის ფასიც არ ვიცით.

ეს არის ლინეარ რეგრეშენი. ლოჯისტიკ რეგრეშენიც იგივეა, ოღონდ იქ პასუხი არის კი ან არა, მაგალითად სპამია ემაილი თუ არა.

ამით გარკვეულ ამოცანებს ამოხსნი, მაგალითად ზემოთ მოყვანილს, მაგრამ უფრო რთულ პრობლემებს ეს მეთოდი ვერ დაძლევს. მაგალითად ადამიანის ამოცნობა სურათის მიხედვით (რასაც ფეისბუქი აკეთებს).

ახლა ვნახოთ როგორ მუშაობს დიფ ლერნინგი. დიფ ლერნინგის მექანიზმი ნაჩვენებია ამ სურათზე სახის ამოცნობის მაგალითზე. ამ შემთხვევაში, ინპუტი არის ადამიანის სურათი და ცვლადები არის პიქსელები ამ სურათზე. აუტპუტმა კი უნდა გვითხრას, ამ სურათზე გამოსახული ადამიანი ბონდოა თუ მაყვალა. ამ ამოცანაში პიქსელებიდან პირდაპირ პასუხის მოძებნა რომ მოგვენდომებინა, არაფერი გამოგვივიდოდა, ამიტომ ინპუტსა და აუტპუტს შორის ვამატებთ რამდენიმე შრეს. ყოველ შრეს აქვს რამდენიმე კვანძი (რგოლები ამ სურათზე). პირველი შრის კვანძები განისაზღვრება სურათის პიქსელების წრფივი კომბინაციით, როგორც ლოჯისტიკ რეგრეშენში. მეორე შრის კვანძებში უკვე პირველი შრე ასრულებს ინპუტ ცვლადების ფუნქციას. მესამე შრისთვის მეორე შრე და ა.შ.

საბოლოო ჯამში ისე გამოდის, რომ პირველი შრე განსაზღვრავს კონტურებს. მეორე შრე უკვე ამოიცნობს სხეულის ნაწილებს (თვალი, ცხვირი, პირი,...), მესამე შრეში უკვე მთლიან სახეებს ვხედავთ. ანუ, რაც უფრო ღრმაა ჩვენი სისტემა (ანუ რაც უფრო მეტი შრისგან შედგება), მით უფრო რთული კონცეფციების დაჭერას ვახერხებთ. რაც უფრო მეტი მონაცემები გვაქვს, მით უფრო ღრმა შეგვიძლია გავხადოთ ჩვენი სისტემა და შედეგად უფრო ზუსტი პასუხები მივიღოთ.

კარგი ისაა, რომ ამ დეტალებზე ფიქრი ჩვენ არ გვჭირდება. ჩვენ მარტო ავირჩევთ შრეების რაოდენობას, შრეებში კვანძების რაოდენობას და მივუშვებთ ამ ჩვენ სისტემას data-ზე გასაწვრთნელად. დანარჩენს სისტემა აკეთებს, თვითონ პოულობს სხვადასხვა შრეებისთვის კონცეფციებს.

ადამიანის ტვინიც დაახლოებით ეგრე მუშაობს. ბავშვი რომ იბადება და აკვირდება გარესამყაროს, ეგრე ჩნდება მის ტვინში სხვადასხვა ცნებები მარტივიდან რთულისკენ.

იმედია მეტნაკლებად ავხსენი, თუ რამე შეკითხვა გაქვს, შევეცდები გიპასუხო. კიდევ უკეთესი იქნება თუ თვითონ კურსს გაივლი. ადვილი სასწავლია და ძალიან მოკლე დროში შეგეძლება ძალიან მძლავრი სისტემები დაწერო შენ თვითონ.

user posted image
Kaxab
მოხეტიალე


****
ჯგუფი: Registered
წერილები: 764
წევრი No.: 138278
რეგისტრ.: 10-November 11

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 22:45  #51261306      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
vid
როგორც მივხვდი, სურათი გადავიყვანეთ შესადარებელ ფორმატში. ანუ დავყეთ ნაწილებად და ამ ნაწილებიდან ავაწყეთ შესადარებელი ელემენტები. და სხვა სურათები რომელიც უკვე არის ამავე ფორმატში, შეგვიძლია შევადაროთ ამ სურათს და გავაკეთოთ ამოცნობა. პროგრამისტის ამოცანაა ბევრი და ზუსტი შესადარებელი ნწილი იყოს, პასუხი რომ ზუსტი მივიღოთ.
თავიდან უფრო ვერ გავიგე.
QUOTE
ალგორითმი, რომლითაც დავადგენთ ბინის ფასს. ამ შემთხვევაში ცვლადები იქნება ბინის ფართობი, ოთახების რაოდენობა, მდებარეობა, და.ა.შ. დავარქვათ ამ ცვლადებს X1, X2, ... ჩვენ ვამბობთ, რომ ბინის ფასი წრფივადაა დამოკიდებული ამ ცვლადებზე, ანუ
P = A1*X1+A2*X2+A3*X3+...
და მთელი ალგორითმი დადის ამ A1, A2, ... არგუმენტების პოვნაზე.

ამ ფორმულაშ A1, A2, ... არგუმენტები რაა რეალობაში? რარაცატომ ვერ ვაცნობიერებ "არგუმენტს". ფორმულის დანარჩენი აღნიშვნები გასაგებია.
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3416
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 22:56  #51261375      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
QUOTE (Kaxab @ 2 Sep 2017, 22:45 )
ამ ფორმულაშ A1, A2, ... არგუმენტები რაა რეალობაში? რარაცატომ ვერ ვაცნობიერებ "არგუმენტს". ფორმულის დანარჩენი აღნიშვნები გასაგებია.

თუ სწორად მესმის,
რეალობაში არ არის ეგ A1, A2, ა.შ. რეალობაში არის X1, X2, ა.შ. (ამ შემთხვევაში ბინის ფართობი, ოთახების რაოდენობა, ა.შ.),
რომლისთვისაც კოეფიციენტებს/წონას პოულობს ეს ალგორითმი, ეს კოეფიციენტებია A1, A2, და ა.შ.
robox
Super Member


****
ჯგუფი: Registered
წერილები: 244
წევრი No.: 224799
რეგისტრ.: 9-October 16

გამოგზავნილია: 2 Sep 2017, 23:33  #51261663      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი
ჩემი აზრით ეს ჯობია

https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

გუგლის კურსია და თან ბოლოში რაღაცა აპის შექმნაცაა სადაც ეს ალგორითმებია პრაქტიკაში გამოყენებული.
თან უფასოა up.gif

This post has been edited by robox on 2 Sep 2017, 23:34
0 წევრი ათვალიერებს ამ თემას (0 სტუმარი და 0 უჩინარი წევრი)
0 წევრი:
Topic Options Pages: (3) [1] 2 3  გამოხმაურება · ახალი თემა · ახალი გამოკითხვა

 



ფორუმის სერვერების განთავსებას და ინტერნეტთან კავშირს უზრუნველყოფს: CLOUD9
[ Script Execution time: 0.0178 ]   [ 13 queries used ]   [ GZIP Disabled ]