Библиотека · CC BY-SA 4.0

Погружение вглубокое обучение

Dive into Deep Learning

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Открытый учебник, по которому учатся в сотнях университетских курсов о нейросетях. Первая глава объясняет, что значит для программы учиться на данных: модели, функции потерь, оптимизация, виды задач обучения и как глубокое обучение пришло к успеху.

Это пробная часть: 1 из 23 (главы).

Из лекций

Una foto cuadrada marcada con 200 píxeles de ancho y 200 de alto, una cuenta de 40.000 píxeles, por tres colores, da 120.000 números; debajo, una reseña corta y una larga muestran que el texto viene en distintas longitudes.
De qué aprende la máquina

200 × 200 × 3 = 120.000

El libro cuenta en qué se convierte una foto. Una imagen en color de doscientos píxeles de ancho y doscientos de alto tiene doscientos por doscientos píxeles, que son cuarenta mil.

Las dos facturas están sobre una recta que empieza en 50 dólares con cero horas y sube 100 dólares por hora, dando 450 dólares por 4 horas.
Cuánto, cuántos

Un cargo fijo más una tarifa

Volvamos al fontanero. Probablemente supuso dos cosas: más horas cuestan más, y la factura es un cargo fijo por presentarse más tanto por cada hora. Las dos facturas difieren en una hora y en cien dólares, así que cada hora cuesta cien dólares.

Cuatro tarjetas de resultados con puntuaciones 0,3, 0,9, 0,5 y 0,7 se reordenan para que la puntuación más alta quede arriba.
Muchas etiquetas, y lo mejor primero

La búsqueda ordena por puntuación

La búsqueda vuelve a darle la vuelta a la pregunta. En una búsqueda en la web suele haber muchas páginas relevantes; la verdadera pregunta es cuáles mostrar primero. Una forma es dar a cada página una puntuación y devolver las de puntuación más alta.

La frase the cat sat on the, con su última palabra oculta tras un signo de interrogación; un modelo adivina mat; lo que aprendió se ajusta luego finamente para otra tarea.
Darle la vuelta a las cosas, y aprender sin respuestas

Ocultar una palabra y adivinarla

Por último viene el aprendizaje autosupervisado, que usa los propios datos sin etiquetar para fabricar preguntas con respuestas conocidas. Con texto, se oculta una palabra al azar y se entrena al modelo para adivinarla a partir de las palabras de alrededor.

Una pequeña red de tres capas de círculos unidos por líneas; debajo, una línea temporal de 1990 a 2015 con el tramo de 1995 a 2005 sombreado como los años tranquilos.
De un callejón sin salida a una explosión

Capas, y los años tranquilos

Tras un rápido progreso inicial, la investigación en redes neuronales languideció aproximadamente entre 1995 y 2005, por dos razones. Entrenar una red exige muchísimo cálculo, y aunque a finales de siglo la memoria abundaba, la potencia de cálculo escaseaba.

A la izquierda, el miedo de titular a una rebelión de robots, tachado; a la derecha, las preocupaciones reales: decisiones de crédito automáticas, trabajos rutinarios automatizados, modelos sesgados.
Éxitos silenciosos y preocupaciones reales

Miedos de titular, preocupaciones reales

Los artículos de divulgación suelen avivar el miedo a un apocalipsis de la inteligencia artificial, la llamada singularidad, en la que las máquinas se vuelven conscientes y deciden nuestro destino sin sus programadores.

Как это сделано

Примеры для: a curious adult with school maths who uses ChatGPT and phone apps; add one modern instance per idea, such as a chatbot, a spam filter, a recommendation feed or a voice assistant

Источник

Лекции пересказывают с английского оригинала книгу d2l.ai (Cambridge University Press, 2023), GitHub d2l-ai/d2l-en, автор — Астон Чжан, Закари Липтон, Му Ли, Александр Смола; книга вышла под открытой лицензией, которая разрешает пересказ и перевод. Пересказ, рисунки и голос сделаны ИИ и сверены с книгой второй моделью. Как используется ИИ.

Лекции — переработка оригинала и распространяются под той же лицензией: их можно свободно распространять и перерабатывать с указанием автора и ссылкой на эту страницу: CC BY-SA 4.0

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