Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
- 1. Zer da zehazki Deep Learning?
- 2. Zerk bereizten ditu Deep Learning eta Machine Learning?
- 3. Zein da zure gaur egungo sare neuronalak?
- 4. Zer da zehazki perceptron bat?
- 5. Zer da zehazki neurona sare sakon bat?
- 6. Zer da zehazki Geruza Anitzeko Perceptron (MLP)?
- 7. Zein helburu betetzen dute aktibazio-funtzioek sare neuronal batean?
- 8. Zer da zehazki jaitsiera degradatua?
- 9. Zein da zehazki kostuaren funtzioa?
- 10. Nola gainditu ditzakete sare sakonek azalekoek?
- 11. Aurrerako hedapena deskribatzea.
- 12. Zer da atzera-hedapena?
- 13. Ikaskuntza sakonaren testuinguruan, nola ulertzen duzu gradiente-mozketa?
- 14. Zer dira Softmax eta ReLU funtzioak?
- 15. Neurona-sare eredu bat entrenatu al daiteke pisu guztiak 0-n ezarrita?
- 16. Zerk bereizten du garai bat lote batetik eta iteraziotik?
- 17. Zer dira loteen normalizazioa eta uztea?
- 18. Zerk bereizten ditu Gradiente Estokastikoa Jaitsiera Batch Gradient Jaitsieratik?
- 19. Zergatik da funtsezkoa sare neuronaletan ez-linealtasunak sartzea?
- 20. Zer da tentsorea ikaskuntza sakonean?
- 21. Nola aukeratuko zenuke ikasketa sakoneko eredu baterako aktibazio funtzioa?
- 22. Zer esan nahi duzu CNNrekin?
- 23. Zeintzuk dira CNN geruza asko?
- 24. Zeintzuk dira gehiegizko eta gutxiesteko egokitzeak eragiten dituen ondorioak, eta nola ekidin ditzakezu?
- 25. Ikaskuntza sakonean, zer da RNN bat?
- 26. Deskribatu Adam Optimizer
- 27. Autokodetzaile sakonak: zer dira?
- 28. Zer esan nahi du Tensorak Tensorflow-en?
- 29. Grafiko konputazional baten azalpena
- 30. Sorkuntza aurkako sareak (GAN): zer dira?
- 31. Nola aukeratuko duzu neurona eta ezkutuko geruza kopurua sare neuronalean sartzeko arkitektura diseinatzen duzun bitartean?
- 32. Zer motatako sare neuronalak erabiltzen ditu indartze sakoneko ikaskuntzak?
- Ondorioa
Ikaskuntza sakona ez da ideia berri bat. Neurona-sare artifizialak ikaskuntza sakona izenez ezagutzen den ikaskuntza automatikoaren azpimultzoaren oinarri bakarra dira.
Ikasketa sakona giza garunaren imitazio bat da, sare neuronalak diren bezala, giza garuna imitatzeko sortu baitziren.
Aspaldi honetan egon da. Egun, denek hitz egiten dute horretaz, ez baitugu orain bezainbeste prozesatzeko ahalmen edo datu.
Azken 20 urteotan, ikaskuntza sakona eta ikaskuntza automatikoa sortu dira prozesatzeko gaitasunaren gorakada izugarriaren ondorioz.
Zure ametsetako lana bilatzean egin ditzakezun kontsultak prestatzen laguntzeko, argitalpen honek ikaskuntza sakoneko elkarrizketa-galdera batzuen bidez gidatuko zaitu, sinpleetatik konplikatuetara.
1. Zer da zehazki Deep Learning?
Batera joaten bazara ikaskuntza sakona elkarrizketa, dudarik gabe ulertzen duzu zer den deep learning. Elkarrizketatzaileak, ordea, galdera honi erantzuteko ilustrazio batekin batera erantzun zehatza ematea aurreikusten du.
Entrenatzeko neural sareak ikaskuntza sakonerako, datu antolatu edo egituratu gabeko kopuru esanguratsuak erabili behar dira. Ezkutuko ereduak eta ezaugarriak aurkitzeko, prozedura konplikatuak egiten ditu (adibidez, katu baten irudia eta txakur batena bereiztea).
2. Zerk bereizten ditu Deep Learning eta Machine Learning?
Machine learning izenez ezagutzen den adimen artifizialaren adar gisa, ordenagailuak entrenatzen ditugu datuak eta teknika estatistiko eta algoritmikoak erabiliz, denborarekin hobetu daitezen.
ren alderdi gisa makina ikaskuntza, ikaskuntza sakonak giza garunean ikusten den neurona-sareen arkitektura imitatzen du.
3. Zein da zure gaur egungo sare neuronalak?
Neurona-sare izenez ezagutzen diren sistema artifizialek giza gorputzean aurkitzen diren neurona-sare organikoen antza handia dute.
Nola antza duen teknika bat erabiliz giza garuna funtzioak, sare neuronal bat datu batean azpiko korrelazioak identifikatzea helburu duen algoritmoen bilduma da.
Sistema hauek ataza espezifikoen ezagutza eskuratzen dute datu-multzo eta adibide sorta baten aurrean jarriz, zereginaren arau zehatzei jarraituz beharrean.
Ideia da datu-multzo horiek aurrez programatutako ulermena izan beharrean, sistemak elikatzen dituen datuetatik bereizten dituen ezaugarriak ikasten dituela.
Sare Neuronaletan gehien erabiltzen diren hiru sare-geruzak hauek dira:
- Sarrerako geruza
- Ezkutuko geruza
- Irteerako geruza
4. Zer da zehazki perceptron bat?
Giza garunean aurkitzen den neurona biologikoa pertzeptron baten parekoa da. Sarrera anitz jasotzen ditu pertzeptroiak, eta gero transformazio eta funtzio ugari egiten ditu eta irteera bat sortzen du.
Pertzeptron izeneko eredu lineal bat erabiltzen da sailkapen bitarrean. Neurona bat simulatzen du hainbat sarrerarekin, bakoitza pisu ezberdinarekin.
Neuronak funtzio bat kalkulatzen du sarrera haztatu horiek erabiliz eta emaitzak ateratzen ditu.
5. Zer da zehazki neurona sare sakon bat?
Sare neuronal sakona sarrerako eta irteerako geruzen (DNN) artean hainbat geruza dituen sare neuronal artifiziala (ANN) da.
Sare neuronal sakonak arkitektura sakoneko sare neuronalak dira. "Sakona" hitzak geruza bakarrean maila eta unitate asko dituzten funtzioei egiten die erreferentzia. Eredu zehatzagoak sor daitezke geruza gehiago eta handiagoak gehituz eredu maila handiagoak harrapatzeko.
6. Zer da zehazki Geruza Anitzeko Perceptron (MLP)?
Sarrera, ezkutuko eta irteerako geruzak MLPetan daude, sare neuronaletan bezala. Ezkutuko geruza bat edo gehiago dituen geruza bakarreko perceptron baten antzera eraikitzen da.
Geruza bakarreko pertzeptron baten irteera bitarrak klase bereizgarri linealak soilik sailkatu ditzake (0,1), eta MLPk klase ez-linealak sailka ditzake.
7. Zein helburu betetzen dute aktibazio-funtzioek sare neuronal batean?
Aktibazio-funtzio batek zehazten du neurona bat oinarrizko mailan aktibatu behar den ala ez. Edozein aktibazio-funtzioak sarreren batura haztatua gehi alborapena onar dezake sarrera gisa. Aktibazio funtzioen artean urrats funtzioa, Sigmoid, ReLU, Tanh eta Softmax daude.
8. Zer da zehazki jaitsiera degradatua?
Kostu-funtzio bat edo errore bat minimizatzeko hurbilketarik onena gradienteen jaitsiera da. Funtzio baten minimo lokal-globalak aurkitzea da helburua. Honek ereduak errorea minimizatzeko jarraitu behar duen bidea zehazten du.
9. Zein da zehazki kostuaren funtzioa?
Kostu-funtzioa zure eredua nola funtzionatzen duen ebaluatzeko metrika bat da; batzuetan "galera" edo "errorea" bezala ezagutzen da. Atzera hedatzean, irteera-geruzaren errorea kalkulatzeko erabiltzen da.
Zehaztasun ez hori ustiatzen dugu neurona-sarearen prestakuntza-prozesuak aurrera egiteko, sare neuronaletik atzera bultzatuz.
10. Nola gainditu ditzakete sare sakonek azalekoek?
Ezkutuko geruzak sare neuronalei gehitzen zaizkie sarrerako eta irteerako geruzez gain. Sarrerako eta irteerako geruzen artean, sakonera gutxiko neurona-sareek ezkutuko geruza bakarra erabiltzen dute, eta neurona-sare sakonek maila ugari erabiltzen dituzte.
Azaleko sare batek hainbat parametro behar ditu edozein funtziotan sartu ahal izateko. Sare sakonek funtzioetara hobeto moldatu daitezke parametro kopuru txikiarekin ere, hainbat geruza barne hartzen dituztelako.
Sare sakonak hobetsi dira gaur egun edozein datu-modelizazio motarekin lan egiteko duten aldakortasunagatik, dela hizketarako dela irudiak ezagutzeko.
11. Aurrerako hedapena deskribatzea.
Sarrerak pisuekin batera transmititzen dira lurperatutako geruzara birbidaltze-hedapena deritzon prozesu batean.
Aktibazio-funtzioaren irteera lurperatutako geruza guztietan kalkulatzen da prozesatzea hurrengo geruzara joan aurretik.
Prozesua sarrerako geruzan hasten da eta azken irteerako geruzaraino doa, beraz, izena aurrerako hedapena.
12. Zer da atzera-hedapena?
Sare neuronalean pisuak eta alborapenak doitzen direnean, atzera-propagazioa erabiltzen da kostu-funtzioa murrizteko, lehenik balioa nola aldatzen den ikusiz.
Ezkutuko geruza bakoitzean gradientea ulertzeak aldaketa hau kalkulatzea errazten du.
Prozesua, atzera-hedapena bezala ezagutzen dena, irteerako geruzan hasten da eta atzera egiten du sarrerako geruzetara.
13. Ikaskuntza sakonaren testuinguruan, nola ulertzen duzu gradiente-mozketa?
Gradient Clipping atzeko hedapenean sortzen diren gradiente lehergarrien arazoa konpontzeko metodo bat da (denboran zehar gradiente oker esanguratsuak pilatzen diren egoera, prestakuntzan zehar neurona-sare-ereduen pisuetan doikuntza garrantzitsuak eragiten dituena).
Gradienteak lehertzea entrenamenduan zehar gradienteak handiegiak direnean sortzen den arazoa da, eta eredua ezegonkorra da. Gradienteak esperotako tartea zeharkatu badu, gradiente-balioak elementuz-elementu aurrez zehaztutako balio minimo edo maximo batera eramaten dira.
Gradientearen mozketa-sare neuronal baten egonkortasun numerikoa hobetzen du entrenamendu garaian, baina eragin txikia du ereduaren errendimenduan.
14. Zer dira Softmax eta ReLU funtzioak?
Softmax izeneko aktibazio-funtzioak 0 eta 1 arteko tartean irteera bat sortzen du. Irteera bakoitza zatitzen da irteera guztien batura bat izan dadin. Irteerako geruzetarako, Softmax erabiltzen da maiz.
Rectified Lineal Unit, batzuetan ReLU izenez ezagutzen dena, aktibazio funtziorik erabiliena da. X positiboa bada, X ateratzen du, bestela zeroak ateratzen ditu. ReLU aldizka lurperatutako geruzetan aplikatzen da.
15. Neurona-sare eredu bat entrenatu al daiteke pisu guztiak 0-n ezarrita?
Sare neuronalak ez du inoiz lan jakin bat osatzen ikasiko, beraz, ezin da eredu bat entrenatu pisu guztiak 0-ra hasieratuz.
Deribatuak berdin mantenduko dira W [1]-ko pisu bakoitzeko pisu guztiak zerora hasten badira, eta horrek neuronek ezaugarri berdinak iteratiboki ikasiko dituzte.
Pisuak 0-ra hasieratzeaz gain, litekeena da edozein konstanterekin emaitza azpiko emaitza izatea.
16. Zerk bereizten du garai bat lote batetik eta iteraziotik?
Datu-multzoak prozesatzeko eta gradienteen jaitsiera-tekniken forma desberdinak loteak, iterazioa eta epoka dira. Epoch-ek datu-multzo osoa duen neurona-sare batean behin-behinean sartzen da, aurrera zein atzera.
Emaitza fidagarriak emateko, datu-multzoa askotan pasatzen da hainbat aldiz handiegia baita saiakera bakarrean gainditzeko.
Sare neuronal baten bidez datu kopuru txiki bat behin eta berriz exekutatzeko praktika honi iterazio deritzo. Datu-multzoak sare neuronalak arrakastaz zeharkatzen dituela bermatzeko, lote edo azpimultzo batzuetan banatu daiteke, hau da, lote gisa ezagutzen dena.
Datu-bilketaren tamainaren arabera, hiru metodoak (garaia, iterazioa eta lotearen tamaina) funtsean erabiltzeko moduak dira. gradienteen jaitsiera algoritmoa.
17. Zer dira loteen normalizazioa eta uztea?
Uzteak datuen gehiegizko egokitzea eragozten du sare-unitate ikusgaiak eta ezkutukoak ausaz kenduz (normalean nodoen ehuneko 20 erortzen da). Sarea konbergitzeko behar diren iterazio kopurua bikoiztu egiten du.
Geruza bakoitzeko sarrerak normalizatuz irteerako batez besteko aktibazioa zero eta bateko desbideratze estandarra izateko, loteen normalizazioa sare neuronalen errendimendua eta egonkortasuna hobetzeko estrategia bat da.
18. Zerk bereizten ditu Gradiente Estokastikoa Jaitsiera Batch Gradient Jaitsieratik?
Batch Gradient Jaitsiera:
- Datu-multzo osoa sorta gradientearen gradientea eraikitzeko erabiltzen da.
- Datu kopuru izugarriak eta poliki-poliki eguneratzen diren pisuek konbergentzia zaila egiten dute.
Gradiente estokastikoa jaitsiera:
- Gradiente estokastikoak lagin bakarra erabiltzen du gradientea kalkulatzeko.
- Pisu-aldaketa maizagoen ondorioz, lotearen gradientea baino askoz azkarrago bat egiten du.
19. Zergatik da funtsezkoa sare neuronaletan ez-linealtasunak sartzea?
Ez du axola zenbat geruza dauden, sare neuronal batek pertzeptron baten antzera jokatuko du ez-linealtasunik ezean, irteera linealki sarreraren menpekoa bihurtuz.
Beste modu batean esanda, n geruza eta m ezkutuko unitate eta aktibazio funtzio lineal dituen neurona-sare bat ezkutuko geruzarik gabeko eta bereizketa linealaren ertzak soilik detektatzeko gaitasuna duen sare neuronal lineal baten parekoa da.
Ez-linealtasunik gabe, sare neuronal batek ezin du arazo konplikatuak konpondu eta sarrera zehaztasunez sailkatu.
20. Zer da tentsorea ikaskuntza sakonean?
Tentsore gisa ezagutzen den array dimentsio anitzeko matrizeen eta bektoreen orokortze gisa balio du. Ikaskuntza sakonerako funtsezko datu-egitura da. Oinarrizko datu-moten N dimentsioko matrizeak erabiltzen dira tentsoreak irudikatzeko.
Tentsorearen osagai guztiek datu-mota bera dute, eta datu-mota hori beti ezagutzen da. Baliteke formaren zati bat baino ez izatea —hau da, zenbat dimentsio dauden eta bakoitza zenbat handia den— ezagutzea.
Sarrerak ere guztiz ezagunak diren egoeretan, eragiketa gehienek tentsore guztiz ezagunak sortzen dituzte; beste kasu batzuetan, tentsorearen forma grafikoaren exekuzioan soilik ezarri daiteke.
21. Nola aukeratuko zenuke ikasketa sakoneko eredu baterako aktibazio funtzioa?
- Zentzuzkoa da aktibazio-funtzio lineal bat erabiltzea aurreikusi behar den emaitza benetakoa bada.
- Funtzio sigmoide bat erabili behar da aurreikusi behar den irteera klaseko probabilitate bitar bat bada.
- Tanh funtzio bat erabil daiteke proiektatutako irteerak bi sailkapen baditu.
- Konputatzeko erraztasuna dela eta, ReLU funtzioa egoera ugaritan aplikagarria da.
22. Zer esan nahi duzu CNNrekin?
Irudi bisualak ebaluatzen espezializatutako neurona-sare sakonen artean, sare neuronal konboluzionalak (CNN edo ConvNet) daude. Hemen, bektore batek sarrera adierazten duen sare neuronaletan baino, sarrera kanal anitzeko irudia da.
Geruza anitzeko pertzeptroak modu berezi batean erabiltzen dituzte CNNek, oso aurreprozesamendu gutxi eskatzen dutenak.
23. Zeintzuk dira CNN geruza asko?
Geruza konboluzionala: geruza nagusia geruza konboluzionala da, hainbat iragazki ikasteko eta eremu hartzailea dituena. Hasierako geruza honek sarrerako datuak hartzen ditu eta bere ezaugarriak ateratzen ditu.
ReLU geruza: sareak ez-lineal bihurtuz, geruza honek pixel negatiboak zero bihurtzen ditu.
Bilketa-geruza: prozesatzeko eta sare-ezarpenak minimizatuz, bilketa-geruzak irudikapenaren tamaina espaziala murrizten du pixkanaka. Max pooling bilketa egiteko metodorik erabiliena da.
24. Zeintzuk dira gehiegizko eta gutxiesteko egokitzeak eragiten dituen ondorioak, eta nola ekidin ditzakezu?
Horri gehiegizko egokitzapena deritzo modelo batek prestakuntza-datuen korapilatsuak eta zarata ikasten duenean, ereduak datu freskoen erabilerari negatiboki eragiten dion punturaino.
Litekeena da helburu-funtzioa ikasten duten bitartean moldagarriagoak diren eredu ez-linealekin gertatzea. Eredu bat autoak eta kamioiak detektatzeko entrenatu daiteke, baina baliteke kutxa forma jakin bat duten ibilgailuak soilik identifikatzeko gai izatea.
Kamioi mota batean bakarrik trebatu zela kontuan hartuta, baliteke kamioi laua detektatzeko gai ez izatea. Prestakuntza datuetan, ereduak ondo funtzionatzen du, baina ez benetako munduan.
Gutxi-egokitutako eredua datuetan behar bezain trebatu edo informazio berrira orokortzeko gai ez den bati esaten zaio. Hau maiz gertatzen da eredu bat datu nahikorik edo zehaztugabeekin entrenatzen ari denean.
Zehaztasuna eta errendimendua arriskuan jartzen dira azpiegokitzeak.
Datuak berriro lagintzea ereduaren zehaztasuna estimatzeko (K-fold gurutze-balioztapena) eta baliozkotze datu-multzo bat erabiltzea eredua ebaluatzeko, gehiegizko egokitzea eta ez-egokitzea ekiditeko bi modu dira.
25. Ikaskuntza sakonean, zer da RNN bat?
Neurona-sare errekurrenteak (RNNs), neurona-sare artifizialen barietate arruntak, RNN laburduraz doaz. Genomak, eskuzko idazkera, testua eta datu-sekuentziak prozesatzeko erabiltzen dira, besteak beste. Beharrezko prestakuntzarako, RNN-ek atzera-propagazioa erabiltzen dute.
26. Deskribatu Adam Optimizer
Adam optimizatzailea, momentu egokitzaile gisa ere ezaguna, gradiente eskaseko egoera zaratatsuak kudeatzeko garatutako optimizazio teknika bat da.
Parametro bakoitzeko eguneraketak eskaintzeaz gain, konbergentzia azkarragoa lortzeko, Adam optimizatzaileak konbergentzia hobetzen du momentuaren bidez, eredu bat jarleku-puntuan harrapatuta ez gelditzea bermatuz.
27. Autokodetzaile sakonak: zer dira?
Autokodetzaile sakona sarearen kodetze-erdirako lau edo bost geruza azaleko eta deskodetze-erdirako lau edo bost geruzako beste multzo bat da.
Geruza hauek sinesmen-sare sakonen oinarria osatzen dute eta Boltzmann makinek mugatzen dituzte. RBM bakoitzaren ondoren, autokodetzaile sakon batek aldaketa bitarrak aplikatzen dizkio MNIST datu multzoari.
Beste datu-multzo batzuetan ere erabil daitezke, non Gauss-en eraldaketa zuzenduak hobetsiko lirateke RBM baino.
28. Zer esan nahi du Tensorak Tensorflow-en?
Hau aldizka egiten den ikaskuntza sakoneko elkarrizketa-galdera bat da. Tentsorea dimentsio handiko matrize gisa ikusten den kontzeptu matematiko bat da.
Tensoreak sare neuronalerako sarrera gisa ematen diren datu-matrize hauek dira eta hainbat dimentsio eta sailkapen dituzte.
29. Grafiko konputazional baten azalpena
TensorFlow baten oinarria grafiko konputazional baten eraikuntza da. Nodo bakoitzak nodoen sare batean funtzionatzen du, non nodoek eragiketa matematikoak adierazten dituzten eta ertzak tentsoreak diren.
Batzuetan "DataFlow Graph" gisa aipatzen da, datuak grafiko baten forman doazelako.
30. Sorkuntza aurkako sareak (GAN): zer dira?
Deep Learning-en, sormenezko modelizazioa lortzen da aurkarikako sare sortzaileak erabiliz. Gainbegiratu gabeko lana da, non emaitza sarrerako datuetan ereduak identifikatuz sortzen den.
Diskriminatzailea sorgailuak sortutako instantziak sailkatzeko erabiltzen da, eta sorgailua adibide berriak sortzeko erabiltzen da.
31. Nola aukeratuko duzu neurona eta ezkutuko geruza kopurua sare neuronalean sartzeko arkitektura diseinatzen duzun bitartean?
Negozio-erronka bat izanik, neurona-sare-arkitektura bat eraikitzeko behar diren neurona-kopuru zehatza eta ezkutuko geruza ezin dira zehaztu inolako arau gogor eta azkarren bidez.
Sare neuronalean, ezkutuko geruzaren tamaina sarrerako eta irteerako geruzen tamainaren erdian kokatu behar da.
Neurona-sareen diseinua sortzeko hasierako hasiera metodo sinple batzuetan lor daiteke, hala ere:
Oinarrizko proba sistematiko batzuekin hastea mundu errealeko antzeko ezarpenetan sare neuronalekin izandako esperientzian oinarritutako datu-multzo zehatzetarako zer funtzionatuko lukeen ondoen ikusteko modurik onena da mundu errealeko eredu prediktibo berezi bakoitzari aurre egiteko.
Sarearen konfigurazioa norberak arazo-domeinuari buruz duen ezagutzaren eta sare neuronalaren aurreko esperientziaren arabera aukeratu daiteke. Neurona-sare baten konfigurazioa ebaluatzean, erlazionatutako arazoetan erabilitako geruza eta neurona kopurua hasteko leku egokia da.
Neurona-sarearen konplexutasuna pixkanaka handitu behar da proiektatutako irteeran eta zehaztasunean oinarrituta, sare neuronalaren diseinu sinple batetik hasita.
32. Zer motatako sare neuronalak erabiltzen ditu indartze sakoneko ikaskuntzak?
- Indartze ikaskuntza izeneko ikaskuntza automatikoko paradigman, ereduak sari metatuaren ideia maximizatzeko jarduten du, zuzeneko gauzek egiten duten bezala.
- Jolasak eta norberak gidatzen dituen ibilgailuak biak dituzten arazo gisa deskribatzen dira sendotzeko ikaskuntza.
- Pantaila sarrera gisa erabiltzen da irudikatu nahi den arazoa joko bat bada. Hurrengo faseetarako irteera bat sortzeko, algoritmoak pixelak hartzen ditu sarrera gisa eta sare neuronal konbolutiboen geruza askoren bidez prozesatzen ditu.
- Ereduaren ekintzen emaitzek, aldekoak edo txarrak, indargarri gisa jokatzen dute.
Ondorioa
Deep Learning-ek ospea gora egin du urteotan, ia industria-eremu guztietan aplikazioekin.
Enpresek gero eta gehiago bilatzen dituzte giza portaera errepikatzen duten ereduak diseina ditzaketen aditu eskudunak, ikaskuntza sakona eta ikaskuntza automatikoaren ikuspegiak erabiliz.
Beren trebetasun multzoa areagotzen duten eta puntako teknologia hauen ezagutza mantentzen duten hautagaiek lan-aukera zabala aurki dezakete ordainsari erakargarriarekin.
Elkarrizketekin has zaitezke orain, ikaskuntza sakoneko elkarrizketa-galdera batzuei gehien eskatzen zaizkien galderei erantzuteko modua hobeto ulertzen duzula. Hartu hurrengo urratsa zure helburuen arabera.
Bisitatu Hashdork-en Elkarrizketa Seriea elkarrizketak prestatzeko.
Utzi erantzun bat