Александр Зарубин – Просто про нейросети (страница 3)
Каким уровнем знаний нужно обладать для чтения этой книги?
Будьте человеком. Автор ведь тоже человек. Если автор смог с нуля, значит автор верит, что и вы сможете. Очень надеюсь, что с помощью этой книги даже дети смогут научиться легко применять нейросети в повседневной жизни.
Но если вам очень хочется узнать чего реально нужно, то следующие нюансы будут огромеднейшим преимуществом для дальнейшего чтения:
1. Базовая математика, теории логики;
2. Основы программирования. Знание хотя бы одного языка программирования, предпочтительно Python;
3. Представление о компьютерных науках. Понимание базовых принципов работы компьютера: память, процессор, хранение данных. Общие знания о том, как работают программы и данные;
4. Английский язык. Хотя бы минимальный уровень владения английским языком, поскольку многие термины и литература в области нейросетей написаны именно на нем. Но мы уже эти переводы можем буквально за секунды в нейросетях и делать.
Что еще:
1. Заранее подготовься к чтению, чтобы ничего не отвлекало.
2. Глянь, какими нейросетями ты уже пользуешься и работают ли они у тебя перед чтением книги.
3. Развивай привычку учиться через практику. Теория важна, но практическая работа закрепляет знания. Поэтому старайся сразу применять новые идеи на практике, которые во время чтения пришли тебе в голову. Автор на тебя точно не обидится, если во время чтения тебе в голову придет невероятно крутейшая мысль генерации вкуснейшего шашлыка в истории и ты закроешь книгу и скорее побежишь это генерировать. Честно – я буду только рад. И если бы я про это узнал, я бы к тебе даже присоединился!
4. Будь готов к экспериментам. Некоторые вещи могут показаться непонятными с первого раза. Важно не бояться возвращаться к прочитанному, повторять и экспериментировать. И главное не останавливаться, даже если получаются какие-то совершенно странные результаты.
5. Общайся с окружающими. Можешь спросить у друга или подруги при чтении, действительно ли это так работает. Или же поделиться полученным результатом сгенерированного шашлыка, салатика или картины и спросить выглядит ли генерация реалистичной? Берите обратную связь из окружающего мира, чтобы улучшать свои знания и переходить на новый уровень своего мастерства.
Как сделать чтение максимально простым и продуктивным?
1. Начитайте читать оттуда, откуда вам необходимо «здесь и сейчас»
Если вам срочно требуется сгенерировать мощный текст. Читайте сразу главу про текст и только ее. Конечно лучше всего прочитать книгу от корки до корки – получаться будут в разы лучше любые генерации с таким опытом. Но если времени на чтение мало и нужен результат поскорее, то читайте именно то, что нужно вам именно сейчас. Потом вернетесь и наверстаете.
2. Используйте интерактивные элементы
Спорьте с автором! В споре рождается истина! Делайте прямо в книге пометки: что лучше исправить, чего добавить, как лучше взаимодействовать. Может какие обновления свежие появились после выхода книги и нужно совершенно иначе строить концепцию запросов? Главное делайте как вам удобнее и таким образом вы создадите свой собственный уникальный стиль генераций и современного понимания работы с нейросетями.
3. Автор пользуется заметками на телефоне
А еще ведет телеграм-канал под названием «Зарубин без нейросетей». И знаете почему? Это отличная дополнительная память, в которой через поисковик можно быстро и без усилий найти для применения необходимый инструмент.
4. Не бойтесь ошибаться
В процессе генераций неизбежно будут возникать ошибки. Это нормальная часть обучения. Главное – научиться их исправлять и извлекать уроки из неудач.
5. Общайтесь с людьми! И с нейросетями тоже!
Подписывайтесь на самые разные каналы и профили, посвященные нейросетям. Их очень много! И чем больше подписок у вас будет – тем лучше! Буквально окружите себя этим новостным фоном, чтоб нейросети били ключом из всех социальных щелей! Когда там найдете новых друзей и знакомых – не ленитесь задавать им вопросы или шутить, делитесь своим опытом или получайте поддержку при неудачных экпериментах при использовании нейросетей.
Нужна ли будет помощь со стороны?
Если есть такая возможность, кто может вам подсказать, то конечно да! Хотя верю, что именно ты можешь сделать все самостоятельно!
Но если найдешь где-то эксперта, например, дома, на работе или на современной выставке, почитай об этом в плюсах ниже. Однако не стоит нарываться в интернетах на платных экспертов: их уж слишком много, а мошенников в интернете всяких еще больше. Сейчас еще дикий тренд – чтобы этот эксперт был нейросетью и за деньги вас обучал нейросетям! Я лично за человеческий контакт и обучение от человека к человеку, особенно если это платно! С нейросетями обучение тоже хорошо, но зачем, если мы можем с нейросетями и без оплаты всему бесплатно обучаться? Поэтому экспертов по нейросетям платных в интернете ищем в последнюю очередь, особенно когда у нас в руках вот такая крутая книжка!
Нашли мы эксперта по нейросетям, и какая польза от него?
Во-первых, эксперт может объяснить сложные моменты проще, чем написано в книге. Знаете, как бывает: читаешь, вроде все понятно, но потом бац – и вообще потерялся и не знаешь, чего делать-то. Эксперт тут как спасательный круг!
Во-вторых, эксперт может показать, как теория превращается в практику. Потому что одно дело читать про нейросети, а совсем другое – видеть, как они реально работают. Ну и конечно, эксперт поделится лайфхаками, о которых в книгах забыли указать. Мышкой не туда тыкнули или клавишу при регистрации не ту нажали. Всякое бывает же с этими современными технологиями.
И наконец, эксперт может уберечь вас от ошибок. Ведь опыт – это не только знание, но и умение избегать глупостей. Особенно когда речь идет о нейросетях. А применяя нейросети впервые, ох как много глупостей мы можем наделать.
Я думаю, вы понимаете, как это бывает: сидишь вечерком, пьешь чай, и вдруг понимаешь, что твой смартфон умнее тебя. И это не шутка! Оказалось, что нейросети уже везде: в твоих фото, музыке, даже в поиске рецептов борща. И тут я подумал: а почему бы не разобраться в этом самому? Сначала было сложно, как пытаться собрать пазл с закрытыми глазами. Но потом я понял: если я смог это понять, то смогу и объяснить другим. И вот появилась эта книга – мой способ поделиться тем, что узнал, чтобы вы тоже могли почувствовать себя частью этого технологического будущего.
И вот мы с вами уже прочитали предисловие. Очень надеюсь, что в своей фантазии вы берете меня за руку и идете читать вместе со мной следующие страницы этой замечательной книги. Ведь свои книги – вы не поверите! – как часто я перечитываю – иногда даже забываю их содержание и сам удивляюсь, как я такое мог написать! И почему мне такие книги так редко попадаются, ведь я обожаю читать и читаю очень много! Минимум 40—50 книг в год!
Ну что?
Глава 1: Что вообще такое
эти ваши нейросети
История, и откуда идут корни
Тут мы с вами поговорим от первых концепций до современных достижений.
Зачем нам изучать историю нейросетей?
Чтобы ясно представить себе, какой долгий путь прошла эта технология, какие события повлияли на ее развитие и кто приложил усилия, подарив миру такие удивительные возможности. Эта история должна быть полна интересных событий и насыщенной разными этапами – от первых идей ученых до сегодняшних достижений. И ведь так оно и было, хоть мы там сами и не присутствовали. Но попробуем хотя бы на секунду нашим воображением и полученными данными представить эту картину!
Мы же вообще не представляем, как вот так взяли люди, собрались и давай лет 20—30 это все понимать да разрабатывать. Маленькими шагами всем миром буквально пришли к этой чудной инновации в XXI веке.
Давайте рассмотрим ее подробнее, этап за этапом.
Первые попытки создать системы, имитирующие работу мозга, появились еще в середине XX века. Одним из ключевых моментов стало создание модели нейрона Уорэна Маккаллока и Уолтера Питтса в 1943 году. Эта модель была попыткой смоделировать простейший элемент нервной системы – нейрон. Она заложила основу для понимания того, как могут функционировать искусственные нейронные сети. Представьте себе: в 40-х годах прошлого века два парня, Маккаллок и Питтс, сидят и думают: «А что если мы сделаем модель нейрона?» И тут понеслась идея по головам! Они придумали такую штуковину, которая потом стала основой для всех этих умных будущих приложений и платформ.
А там и до перцептронов дошли!
Что это за заумные слова такие, перцептроны? Даже запомнить с первого раза будет сложно!
Я разделил это слово на три части и выговариваю его частенько, чтоб запомнить.
Пер-Цеп-Троны!
Так и проще запомнить, и забавнее звучит.
И что же это?
Это несложная система, созданная специально для того, чтобы помогать компьютеру самостоятельно находить повторяющиеся схемы и правила в различных типах данных. То есть, задача такой модели – научиться видеть определенные связи между элементами данных, чтобы потом применять полученные знания для решения конкретных задач.