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 pila de grabaciones etiquetadas, cada una marcada sí o no, alimenta un algoritmo de aprendizaje que gira las perillas de una máquina; la máquina con sus perillas fijadas es el modelo.
Programar con ejemplos

Etiquetas, perillas y un aprendiz

El truco es este: no sabemos explicar cómo reconocer «Alexa», pero nosotros sí la reconocemos. Así que unas personas escuchan muchísimas grabaciones cortas y marcan cada una con sí o no. Esa colección se llama conjunto de datos, y las marcas son etiquetas.

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; facturas reales dispersas quedan cerca de la recta con pequeñas distancias marcadas como fallos.
Adivinar cuánto

Un cargo fijo más una tarifa

Ahora volvamos al fontanero. Usted probablemente supuso que más horas cuestan más, y que hay un cargo fijo por desplazamiento más una tarifa por cada hora.

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.
Etiquetas, clasificaciones y su sección de recomendaciones

La búsqueda ordena por puntuación

La búsqueda es un problema emparentado, pero la pregunta cambia. En una búsqueda en la web suele haber muchas páginas relevantes; lo que importa es cuáles mostrar arriba. Una forma es dar a cada página una puntuación y mostrar primero las puntuaciones más altas.

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.
Aprender sin respuestas

Ocultar una palabra y adivinarla

Otro avance es el aprendizaje autosupervisado, en el que los propios datos aportan las preguntas y las respuestas.

Una pequeña red de tres capas de círculos unidos por líneas, con el rótulo capas; debajo, una línea temporal de 1990 a 2015 con el tramo de 1995 a 2005 sombreado como los años tranquilos.
Raíces antiguas

Capas, y los años tranquilos

En su corazón hay dos ideas: capas de procesamiento sencillo apiladas una tras otra, y una forma de ajustar a la vez todas las perillas de toda la red, llamada retropropagación. Tras un estallido de progreso inicial, la investigación en redes neuronales se estancó aproximadamente entre 1995 y 2005.

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.
En todas partes, casi sin verse

Miedos de titular, preocupaciones reales

Los coches autónomos también han progresado mucho, con algunos coches que ya conducen solos parte del tiempo, aunque la conducción totalmente autónoma sigue fuera de alcance: conducir exige ver, razonar y seguir normas, y el aprendizaje profundo se ocupa sobre todo de ver.

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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