విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు విస్తృత శ్రేణి పనులలో చాలా మంచివని చూపించినందున జనాదరణ పొందాయి.
ఇమేజ్ మరియు ఆడియో రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు గో మరియు చదరంగం వంటి సంక్లిష్టమైన గేమ్లను కూడా ఆడేందుకు అవి గొప్ప ఎంపికగా చూపబడ్డాయి.
ఈ పోస్ట్లో, నాడీ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే మొత్తం ప్రక్రియ ద్వారా నేను మిమ్మల్ని నడిపిస్తాను. నేను న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అన్ని దశలను ప్రస్తావిస్తాను మరియు వివరిస్తాను.
నేను దశలను పరిశీలిస్తున్నప్పుడు, ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ కూడా ఉందని నిర్ధారించుకోవడానికి నేను ఒక సాధారణ ఉదాహరణను జోడించాలనుకుంటున్నాను.
కాబట్టి, రండి మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఎలా ప్రాసెస్ చేయాలో నేర్చుకుందాం
సరళంగా ప్రారంభించి, ఏవి అని అడుగుదాం నరాల నెట్వర్క్ మొదటి స్థానంలో.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు సరిగ్గా ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మానవ మెదడు యొక్క ఆపరేషన్ను అనుకరించే కంప్యూటర్ సాఫ్ట్వేర్. వారు విస్తారమైన డేటా మరియు స్పాట్ ప్యాటర్న్ల నుండి నేర్చుకోగలరు, వ్యక్తులు గుర్తించడం కష్టం.
పిక్చర్ మరియు ఆడియో రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ వంటి టాస్క్లలో వాటి బహుముఖ ప్రజ్ఞ కారణంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ప్రజాదరణ పొందాయి.
మొత్తంమీద, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు విస్తృత శ్రేణి అప్లికేషన్ల కోసం బలమైన సాధనం మరియు మేము విస్తృత శ్రేణి ఉద్యోగాలను చేరుకునే విధానాన్ని మార్చడానికి అవకాశం ఉంది.
వాటి గురించి మనం ఎందుకు తెలుసుకోవాలి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం ఎందుకంటే అవి కంప్యూటర్ విజన్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్తో సహా వివిధ రంగాలలో ఆవిష్కరణలకు దారితీశాయి.
ఉదాహరణకు, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు, ఆటోమేటిక్ ట్రాన్స్లేషన్ సర్వీసెస్ మరియు మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్స్లో ఇటీవలి పరిణామాలకు కేంద్రంగా ఉన్నాయి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఎలా పనిచేస్తాయో మరియు వాటిని ఎలా డిజైన్ చేయాలో అర్థం చేసుకోవడం కొత్త మరియు ఇన్వెంటివ్ అప్లికేషన్లను రూపొందించడంలో మాకు సహాయపడుతుంది. మరియు, బహుశా, ఇది భవిష్యత్తులో మరింత గొప్ప ఆవిష్కరణలకు దారితీయవచ్చు.
ట్యుటోరియల్ గురించి ఒక గమనిక
నేను పైన చెప్పినట్లుగా, ఒక ఉదాహరణ ఇవ్వడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే దశలను వివరించాలనుకుంటున్నాను. దీన్ని చేయడానికి, మేము MNIST డేటాసెట్ గురించి మాట్లాడాలి. న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో ప్రారంభించాలనుకునే ప్రారంభకులకు ఇది ప్రసిద్ధ ఎంపిక.
MNIST అనేది సవరించిన నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీకి సంక్షిప్త రూపం. ఇది చేతితో వ్రాసిన అంకెల డేటాసెట్, ఇది సాధారణంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ మరియు పరీక్ష కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, ముఖ్యంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లు.
సేకరణలో 70,000 నుండి 0 వరకు చేతితో వ్రాసిన సంఖ్యల 9 గ్రేస్కేల్ ఫోటోలు ఉన్నాయి.
MNIST డేటాసెట్ ఒక ప్రసిద్ధ బెంచ్మార్క్ చిత్రం వర్గీకరణ పనులు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు సమాధానం ఇవ్వడం కష్టతరమైన సవాలుగా ఉన్నప్పటికీ ఇది కాంపాక్ట్ మరియు సులభంగా వ్యవహరించడం వలన ఇది తరచుగా బోధన మరియు అభ్యాసం కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
MNIST డేటాసెట్కు TensorFlow, Keras మరియు PyTorch సహా అనేక మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు లైబ్రరీలు మద్దతు ఇస్తున్నాయి.
ఇప్పుడు MNIST డేటాసెట్ గురించి మాకు తెలుసు, న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే మా దశలను ప్రారంభించండి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ప్రాథమిక దశలు
అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేయండి
మొదట న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం ప్రారంభించినప్పుడు, మోడల్ను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన సాధనాలను కలిగి ఉండటం చాలా ముఖ్యం. న్యూరల్ నెట్వర్క్ను రూపొందించడంలో ప్రారంభ దశ TensorFlow, Keras మరియు NumPy వంటి అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేసుకోవడం.
ఈ లైబ్రరీలు న్యూరల్ నెట్వర్క్ అభివృద్ధికి బిల్డింగ్ బ్లాక్లుగా పనిచేస్తాయి మరియు కీలకమైన సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి. ఈ లైబ్రరీల కలయిక అధునాతన న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్లను మరియు వేగవంతమైన శిక్షణను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
మా ఉదాహరణను ప్రారంభించడానికి; మేము TensorFlow, Keras మరియు NumPyతో సహా అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేస్తాము. TensorFlow ఒక ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, కేరాస్ ఒక ఉన్నత-స్థాయి న్యూరల్ నెట్వర్క్ API, మరియు NumPy అనేది ఒక సంఖ్యాపరమైన కంప్యూటింగ్ పైథాన్ లైబ్రరీ.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
డేటాసెట్ను లోడ్ చేయండి
డేటాసెట్ ఇప్పుడు తప్పనిసరిగా లోడ్ చేయబడాలి. డేటాసెట్ అనేది న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వబడే డేటా సమితి. ఇది ఫోటోలు, ఆడియో మరియు వచనంతో సహా ఏ రకమైన డేటా అయినా కావచ్చు.
డేటాసెట్ను రెండు భాగాలుగా విభజించడం చాలా కీలకం: ఒకటి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు మరొకటి శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి. డేటాసెట్ను దిగుమతి చేయడానికి TensorFlow, Keras మరియు PyTorchతో సహా అనేక లైబ్రరీలను ఉపయోగించవచ్చు.
మా ఉదాహరణ కోసం, మేము MNIST డేటాసెట్ను లోడ్ చేయడానికి Kerasని కూడా ఉపయోగిస్తాము. డేటాసెట్లో 60,000 శిక్షణ ఫోటోలు మరియు 10,000 పరీక్ష చిత్రాలు ఉన్నాయి.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
డేటాను ప్రిప్రాసెస్ చేయండి
న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ ఒక ముఖ్యమైన దశ. ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్లోకి ఫీడ్ చేయడానికి ముందు డేటాను సిద్ధం చేయడం మరియు శుభ్రపరచడం.
పిక్సెల్ విలువలను స్కేలింగ్ చేయడం, డేటాను సాధారణీకరించడం మరియు లేబుల్లను వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్కు మార్చడం వంటివి ప్రీప్రాసెసింగ్ విధానాలకు ఉదాహరణలు. ఈ ప్రక్రియలు న్యూరల్ నెట్వర్క్కు మరింత ప్రభావవంతంగా మరియు ఖచ్చితంగా నేర్చుకోవడంలో సహాయపడతాయి.
డేటాను ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయడం వల్ల ఓవర్ఫిట్ని తగ్గించడానికి మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కూడా సహాయపడుతుంది.
మీరు న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే ముందు డేటాను ముందుగా ప్రాసెస్ చేయాలి. లేబుల్లను వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్కి మార్చడం మరియు పిక్సెల్ విలువలను 0 మరియు 1 మధ్య ఉండేలా స్కేలింగ్ చేయడం ఇందులో ఉంటుంది.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
మోడల్ను నిర్వచించండి
న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను నిర్వచించే ప్రక్రియలో పొరల సంఖ్య, ఒక్కో లేయర్కు న్యూరాన్ల సంఖ్య, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు మరియు నెట్వర్క్ రకం (ఫీడ్ఫార్వర్డ్, రిక్యూరెంట్ లేదా కన్వల్యూషనల్) వంటి దాని నిర్మాణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం ఉంటుంది.
మీరు ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్ మీరు పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న సమస్యను బట్టి నిర్ణయించబడుతుంది. బాగా నిర్వచించబడిన న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అభ్యాసాన్ని మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ఖచ్చితమైనదిగా చేయడం ద్వారా సహాయపడుతుంది.
ఈ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను వివరించడానికి ఇది సమయం. ఈ ఉదాహరణ కోసం రెండు దాచిన లేయర్లతో ఒక సాధారణ మోడల్ను ఉపయోగించండి, ఒక్కొక్కటి 128 న్యూరాన్లు మరియు సాఫ్ట్మాక్స్ అవుట్పుట్ లేయర్, ఇందులో 10 న్యూరాన్లు ఉంటాయి.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
మోడల్ను కంపైల్ చేయండి
న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ కంపైలేషన్ సమయంలో లాస్ ఫంక్షన్, ఆప్టిమైజర్ మరియు మెట్రిక్లు తప్పనిసరిగా పేర్కొనబడాలి. అవుట్పుట్ను సరిగ్గా అంచనా వేయగల న్యూరల్ నెట్వర్క్ సామర్థ్యం నష్టం ఫంక్షన్ ద్వారా అంచనా వేయబడుతుంది.
శిక్షణ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి, ఆప్టిమైజర్ దాని బరువులను సవరిస్తుంది. శిక్షణ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క ప్రభావం కొలమానాలను ఉపయోగించి అంచనా వేయబడుతుంది. న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు మోడల్ తప్పనిసరిగా సృష్టించబడాలి.
మా ఉదాహరణలో, మనం ఇప్పుడే నమూనాను నిర్మించాలి.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వండి
లాస్ ఫంక్షన్ను తగ్గించడానికి నెట్వర్క్ బరువులను సవరించేటప్పుడు నాడీ నెట్వర్క్ ద్వారా తయారు చేయబడిన డేటాసెట్ను పాస్ చేయడాన్ని న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అంటారు.
ధృవీకరణ డేటాసెట్ శిక్షణ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ను పరీక్షించడానికి దాని ప్రభావాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి మరియు అతిగా అమర్చడాన్ని నిరోధించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. శిక్షణా ప్రక్రియకు కొంత సమయం పట్టవచ్చు, అందువల్ల న్యూరల్ నెట్వర్క్ అండర్ ఫిట్టింగ్ను నివారించడానికి తగిన విధంగా శిక్షణ పొందిందని నిర్ధారించుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
శిక్షణ డేటాను ఉపయోగించి, మేము ఇప్పుడు మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. దీన్ని చేయడానికి, మేము తప్పనిసరిగా బ్యాచ్ పరిమాణాన్ని (మోడల్ అప్డేట్ చేయడానికి ముందు ప్రాసెస్ చేయబడిన నమూనాల సంఖ్య) మరియు యుగాల సంఖ్య (పూర్తి డేటాసెట్లో పునరావృత్తులు సంఖ్య) నిర్వచించాలి.
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
మోడల్ మూల్యాంకనం
పరీక్ష డేటాసెట్లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ పనితీరును పరీక్షించడం అనేది దానిని మూల్యాంకనం చేసే ప్రక్రియ. ఈ దశలో, శిక్షణ పొందిన న్యూరల్ నెట్వర్క్ పరీక్ష డేటాసెట్ను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఖచ్చితత్వం మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది.
సరికొత్త, ప్రయత్నించని డేటా నుండి సరైన ఫలితాన్ని న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఎంత సమర్థవంతంగా అంచనా వేయగలదు అనేది దాని ఖచ్చితత్వానికి కొలమానం. మోడల్ను విశ్లేషించడం వలన న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు దానిని మరింత మెరుగ్గా చేయడానికి మార్గాలను కూడా సూచించవచ్చు.
మేము శిక్షణ తర్వాత పరీక్ష డేటాను ఉపయోగించి మోడల్ పనితీరును చివరకు అంచనా వేయవచ్చు.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
అంతే! MNIST డేటాసెట్లోని అంకెలను గుర్తించడానికి మేము న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చాము.
డేటాను సిద్ధం చేయడం నుండి శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడం వరకు, న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అనేక ప్రక్రియలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సూచనలు న్యూరల్ నెట్వర్క్లను సమర్ధవంతంగా నిర్మించడంలో మరియు శిక్షణ ఇవ్వడంలో కొత్తవారికి సహాయపడతాయి.
వివిధ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించాలనుకునే ప్రారంభకులు ఈ సూచనలను అనుసరించడం ద్వారా అలా చేయవచ్చు.
ఉదాహరణను దృశ్యమానం చేయడం
బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ ఉదాహరణతో మనం ఏమి చేశామో ఆలోచించడానికి ప్రయత్నిద్దాం.
శిక్షణ డేటాసెట్ నుండి ఫోటోలను యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయడానికి Matplotlib ప్యాకేజీ ఈ కోడ్ స్నిప్పెట్లో ఉపయోగించబడుతుంది. ముందుగా, మేము Matplotlib యొక్క “pyplot” మాడ్యూల్ను దిగుమతి చేస్తాము మరియు దానిని “plt”గా మారుస్తాము. అప్పుడు, 10 నుండి 10 అంగుళాల మొత్తం పరిమాణంతో, మేము 5 వరుసలు మరియు 5 నిలువు వరుసల సబ్ప్లాట్లతో ఒక బొమ్మను తయారు చేస్తాము.
అప్పుడు, మేము సబ్ప్లాట్లపై మళ్లించడానికి లూప్ని ఉపయోగిస్తాము, ఒక్కొక్కదానిపై శిక్షణ డేటాసెట్ నుండి చిత్రాన్ని ప్రదర్శిస్తాము. చిత్రాన్ని ప్రదర్శించడానికి, ఫోటోలను గ్రేస్కేల్లో ప్రదర్శించడానికి “cmap” ఎంపికను 'గ్రే'కి సెట్ చేయడంతో “imshow” ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రతి సబ్ప్లాట్ యొక్క శీర్షిక కూడా సేకరణలోని అనుబంధిత చిత్రం యొక్క లేబుల్కు సెట్ చేయబడింది.
చివరగా, చిత్రంలో ప్లాట్ చేసిన చిత్రాలను ప్రదర్శించడానికి మేము "షో" ఫంక్షన్ను ఉపయోగిస్తాము. ఈ ఫంక్షన్ డేటాసెట్ నుండి ఫోటోల నమూనాను దృశ్యమానంగా అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది డేటాపై మన అవగాహనలో మరియు ఏవైనా సాధ్యమయ్యే సమస్యలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
ముఖ్యమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్స్
- ఫీడ్ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (FFNN): ఇన్పుట్ లేయర్ నుండి అవుట్పుట్ లేయర్కు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ దాచిన లేయర్ల ద్వారా సమాచారం ఒక మార్గంలో మాత్రమే ప్రయాణించే సాధారణ రకం న్యూరల్ నెట్వర్క్.
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN): ఇమేజ్ డిటెక్షన్ మరియు ప్రాసెసింగ్లో సాధారణంగా ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్వర్క్. CNNలు స్వయంచాలకంగా చిత్రాల నుండి లక్షణాలను గుర్తించి, సంగ్రహించడానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి.
- పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNN): ఇమేజ్ డిటెక్షన్ మరియు ప్రాసెసింగ్లో సాధారణంగా ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్వర్క్. CNNలు స్వయంచాలకంగా చిత్రాల నుండి లక్షణాలను గుర్తించి, సంగ్రహించడానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి.
- లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్లు: ప్రామాణిక RNNలలో కనుమరుగవుతున్న ప్రవణతల సమస్యను అధిగమించడానికి RNN యొక్క ఒక రూపం సృష్టించబడింది. సీక్వెన్షియల్ డేటాలో దీర్ఘకాలిక డిపెండెన్సీలు LSTMలతో మెరుగ్గా సంగ్రహించబడతాయి.
- ఆటోఎన్కోడర్లు: పర్యవేక్షించబడని లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, దీనిలో నెట్వర్క్ దాని అవుట్పుట్ లేయర్లో ఇన్పుట్ డేటాను పునరుత్పత్తి చేయడం నేర్పుతుంది. డేటా కంప్రెషన్, అనోమలీ డిటెక్షన్ మరియు పిక్చర్ డీనోయిజింగ్ అన్నీ ఆటోఎన్కోడర్లతో సాధించవచ్చు.
- ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు (GAN): ఉత్పాదక న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క ఒక రూపం, ఇది శిక్షణ డేటాసెట్తో పోల్చదగిన కొత్త డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి నేర్పుతుంది. GANలు రెండు నెట్వర్క్లతో రూపొందించబడ్డాయి: తాజా డేటాను సృష్టించే జనరేటర్ నెట్వర్క్ మరియు సృష్టించిన డేటా నాణ్యతను అంచనా వేసే వివక్షత నెట్వర్క్.
ర్యాప్-అప్, మీ తదుపరి దశలు ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి అనేక ఆన్లైన్ వనరులు మరియు కోర్సులను అన్వేషించండి. ప్రాజెక్ట్లు లేదా ఉదాహరణలపై పని చేయడం అనేది న్యూరల్ నెట్వర్క్ల గురించి మంచి పట్టు సాధించడానికి ఒక పద్ధతి.
బైనరీ వర్గీకరణ సమస్యలు లేదా చిత్ర వర్గీకరణ పనులు వంటి సులభమైన ఉదాహరణలతో ప్రారంభించండి, ఆపై సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి క్లిష్టమైన పనులకు వెళ్లండి లేదా ఉపబల అభ్యాసం.
ప్రాజెక్ట్లలో పని చేయడం వలన మీరు నిజమైన అనుభవాన్ని పొందడంలో మరియు మీ న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
మీరు ఇతర అభ్యాసకులు మరియు నిపుణులతో పరస్పర చర్య చేయడానికి, మీ పనిని భాగస్వామ్యం చేయడానికి మరియు వ్యాఖ్యలు మరియు సహాయాన్ని స్వీకరించడానికి ఆన్లైన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ సమూహాలు మరియు ఫోరమ్లలో కూడా చేరవచ్చు.
LSRS మోన్రాడ్-క్రోన్
⁶ĵదోషం కనిష్టీకరణ కోసం పైథాన్ ప్రోగ్రామ్ను చూడాలనుకుంటున్నాను. తదుపరి పొరకు బరువు మార్పుల కోసం ప్రత్యేక ఎంపిక నోడ్లు