Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно (свежее яйцо мягкое и слегка прозрачное) - как в фильме чужой. Результат - съедобно. Массовый геноцид кур.
В этой статье будет описано:
- Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и НЕ БЫСТРО;
- Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
- Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
- Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
- Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
- Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;
Философское вступление начинается тут
С чего начать?
Можно начать с того, что моя девушка написала прекрасную статью про свое путешествие и установку системы наблюдения за курами в курятник. Зачем? Потому что прикладная задача мотивирует гораздо больше, чем задачи на Kaggle, где все тоже далеко не идеально (лики в 1/2 задач, побеждающие архитектуры - это стеки из 15 моделей, оверфиттинг для поиска немасштабируемых закономерностей итд итп). Моя задача - написать нейросети и код на питоне, который будет отличать кур, и, возможно, логировать события в жизни кур в нашу любимую СУБД. В процессе можно научиться много чему интересному и, возможно, даже изменить свою жизнь, поделившись своими мини-наработками. И приятно, и полезно и весело.
Можно также начать с того, что в принципе сейчас наблюдается новая ветка "пузыря" на рынке технологий - все резко побежали "в AI". Раньше все бежали в IT, в онлайн, в "бигдату", в "сколково", в AR/VR. Если посидеть в тематических российских чатах, то там люди как правило или пишут все с нуля на {вставить свой экзотический язык} или делают одноразовых чат-ботов, осваивая средства пиарящихся корпораций. Но ведь если следовать таким принципам в своем само-образовании, то учиться надо у ярых фанатов своего дела, которые делают то, что они делают, не ради наживы, а ради прекрасного.
И тут мне на помощь пришел неизвестный человек, который вставил строчку в мой файл, куда я собирал образовательные полезности в сфере работы с данными. Что удивительно, эти люди (fast.ai - ссылка, которую кто-то вставил) проделали просто гигантскую работу по популяризации и обучению даже с нуля, следуя принципу инклюзивности и целостности образования против эксклюзивности и принципа "башни из слоновой кости". Но обо все по порядку.
Подход к образованию in a nutshell.
Сами авторы расскажут лучше.
Я видел один раз в как в чате ods (если знаете что это, поймете) сформировалась команда, которая заняла второе место на соревновании по распознаванию снимков спутника, но общее количество человеко-часов нужно для такого выступления не мотивирует участвовать в таких конкурсах с учетом неидеальности мира. Также в принципе отношение вознаграждения исследователей к общей цене конкурса не внушает энтузиазма.
Поэтому все нижеописанное сделано для нейрокурятника и только для него.
На всякий случай уточню, что в мои задачи НЕ входит:
- Написать курс, чтобы потом продать лиды его молодых выпускников в Mail.ru xD;
- Писать про то, как мне нравится Caffe против Theano или Tensorflow - это все не имеет разницы до промышленного профессионального уровня, если вы не исследователь в этой сфере со стажем и не пишете научные статьи;
- Писать нейросети с нуля на {ваш экзотический язык};
- Продавать вам что-то за деньги (только идеи и бесплатно);
Я хочу поделиться прекрасными вещами и приобщить к ним максимальное число людей, дав максимально простое и широкое описание пути, который сработал для меня.
Философское вступление заканчивается тут
TLDR (в порядке установки / изучения от простого к сложному)
Если вы хотите эффективно и современно тренировать нейросети для прикладной цели (а не переписать все на {X} или собрать ПК с 10 видеокартами), то вот краткий и очень рекурсивный гайд:
- Изучите хотя бы основные понятия:
- Линейной алгебры. Цикл вводных видео. Начните хотя бы с них;
- Математического анализа. Цикл вводных видео;
- Почитайте про градиентный спуск. Вот обзор методов и вот визуализация. Остальное найдете сами в курсах;
- Если вы вообще не знаете ни про что из списка, будьте готовы вложить 200-300 часов своего времени. Если только нейросети и / или питон - то 50-100 часов;
- Заимейте себе Ubuntu или ее аналог (да здравствуют комменты в стиле "не труЪ"). Мой краткий обзорный гайд (интернет поможет найти более подробные технические гайды);
- Поставьте себе третий питон (2017 год). Именно третий. Не пытайтесь менять системный питон в Линуксе - все сломается;
- Если вы не очень знакомы с питоном, то (все, опять же гуглится):
- Самый простой и бесплатный источник уровня "база" и бесплатный (никаких курсов за 30-50к рублей, чтобы потом пойти работать инструктором на эти же курсы за 30к рублей, когда заявлена средняя зп якобы в 100к рублей);
- Идеальная входная точка рекурсии по использованию питона для работы с данными;
- Поставьте себе jupyter notebook и это расширение (вам нужно code folding). Очень сокращает время работы. Правда;
- Купите себе видеокарту (сейчас выгоднее купить, чем арендовать - начало 2017):
- Что собрал в 1 посте на канале;
- Лучший пост про железо;
- Лучший тред про настройку софта и сборку;
- Мой пост со ссылками и конфигами;
- Лучшие образовательные (БЕСПЛАТНЫЕ) ресурсы:
- http://www.fast.ai - входная точка рекурсии. Там безумного много информации в блоге, в видео, на форуме, в вики и notes;
- Великолепная книга про нейросети и первый код из нее на третьем питоне (гуглите, может кто-то задебажил весь код, я заленился после первых двух глав);
- Великолепный курс Andrew Ng и его интерпретация на питоне;
- Juputer notebook (html ipynb), который:
- Содержит иерархическую структуру ячеек, в каждой из которых описано что делается и зачем;
- Основные инклюды, утилиты и библиотеки разбиты по типам;
- Приведены ссылки на основные источники, нужные, чтобы понять, что происходит;
- Приведен сахар для работы с Keras (подробнее без продаванства тут, сами люди из fast.ai рекомендуют именно ее);
- Для датасета машин проезжающих за окном получена точность предсказания класса в ~80% (рандом дает 50%, но картинки говенные и мелкие);
- Для датасета с соревнования distracted driving полученная точность предсказания 10 классов в ~50% и ошибкой, которая точно входит в топ 10-20% решений в мире;
Если вы дочитали до сюда - то вот вам курочка, с которой сняли подозрения, что она не несется. В суп она пойдет гораздо позже за счет этого.
Вроде описал тернистый рекурсивный путь =)
Абсолютно нет смысла описывать какие-то методы АПИ keras или что-то подобное - это все можно изучить только самому получив правильную информацию. Есть конечно люди, которые учатся так, но как мне кажется, это очень неоптимально. Коптиться на уровни ниже правильно и достойно, но только когда это оправданно и вы получите желаемый результат.
Опишу теперь то, что показалось занятным из процесса непосредственно обучения нейросетей (не тех, которые в голове, а тех, которые в питоне):
- Датасет с машинами показал, что если картинки маленькие и выборка из классов смещенная (один класс больше чем другой), то модель будет хорошо определять только один класс;
- Если у вас есть некой приложение из распознавания движения + нейросети, то лучше сразу обрезайте картинки в open-cv, не оставляйте на потом;
- Пробуйте сначала простые архитектуры, усложняйте постепенно. Если тренируется медленно - возьмите маленькую выборку;
- Простая архитектура + пробуйте разные мета-параметры (learning rate);
- Если кост-функция не уменьшается совсем, то где-то в модели если досадная опечатка. Проще все ее найти можно сравнив свою модель с моделью другого человека;
- Сейчас на уровне программного сахара (keras) есть уже огромное количество state-of-the-art фич, таких как:
- Нормализация изображений;
- Искажение изображений;
- Dropout;
- Convolutions;
- Итераторы для последовательного чтения файлов;
- Из интересного (не из области стакания 15 моделей) в соревнованиях Kaggle я бы отметил использование комбинаций таких вещей как:
- Предобработка изображений, поиск контуров и фигур с помощью open-cv;
- Сверточные нейросети для основной классификации;
- Нейросети для создания мета-данных про картинки - например тут сначала они ищут у китов головы, и только потом определяют кита;
А вот набор картиночек
Первые 285 автомобилей имеют скромные размеры в пикселях + там все смазано...
Когда хочется побыстрее обрезать картинки, а думать не хочется рождаются вот такие уродливые решения
Разница в точности на тренировке и валидации намекает, что датасет перекошен, маленький и вообще. Зато красивый прогресс-индикатор.
Не куры, но виновники торжества. Очень смазанные - в движении
Радости нет границ, когда быдлокод, написание которого растянулось на час, начал работать и обрезать машину.
На практике места в памяти видео-карты хватает или с запасом, или его сразу не хватает. Тяжело подобрать размер картинки и размер batch'а, чтобы и рыбку съесть и ...
Правило пальца - сверточные слои требуют много памяти, а dense слои - много времени.
Сравните полезную площадь на этой картинке...
И сколько тут полезных пикселей =) Да у курицы голова больше машины (в пикселях) - моя видеокарта будет страдать
Не расчитал - память кончлась и все упало. А функции очистки, кроме как перезапуска я не нашел пока
Как-то так.
Простите за сумбур, но я так в этом всем разбирался.