Mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās, dziļa mācīšanās. visi ir arvien populārāki jēdzieni. Šķiet, ka tas ir kaut kas no nākotnes, bet tas tiek izmantots arvien vairāk visās dzīves jomās. Ne tikai internetā, ne tikai datorvīzijā. Viņi diagnosticē slimības, optimizē problēmas, vada automašīnas un daudzas citas lietas
Par ko mēs runāsim
Mēs nepublicēsim ziņas. Mēs centīsimies iegūt noderīgu informāciju, kā parasti Ikkaro. Kolekcionēt rīkus, mēģināt izskaidrot jēdzienus, veikt mašīnmācīšanās piemērus. Dažādu jomu lietojumprogrammas, piemēram, IoT, un jebkura interesanta atrastā datu lapa.
Es neesmu eksperts. Es esmu mācīšanās procesā, bet es domāju, ka es varu dot zināšanas, kuras es apgūstu un pilnveidoju ar tām.
Projekta ideja ir sniedziet balss norādījumus, lai mijiedarbotos, izmantojot mūsu datoru vai Raspberry Pi, izmantojot balss pārveidošanas čuksti modeli.
Mēs dosim pasūtījumu, kas tiks pārrakstīts, pārvērsts tekstā ar Whisper un pēc tam analizēts, lai izpildītu atbilstošo pasūtījumu, kas var būt no programmas izpildes līdz sprieguma piešķiršanai RaspberryPi tapām.
Es izmantošu veco Raspberry Pi 2, mikro USB un izmantošu OpenAI nesen izlaistais balss pārveides modelis. čuksti. Raksta beigās jūs varat redzēt vēl mazliet čuksti.
Es tikko izgāju izstrādātāju kursu Google mašīnmācīšanās avārijas kurss. Ievadkurss, kurā viņi sniedz jums pamatus un skatās reālu ieviešanas piemērus, izmantojot TensorFlow. Šie piemēri mani mudināja to darīt.
Sadarbība, saukta arī google colab Tas ir Google Research produkts un tiek izmantots, lai rakstītu un palaistu Python un citas valodas no mūsu pārlūkprogrammas.
Kas ir
Es atstāju jums ceļvedi iesācējiem, kas lieliski papildina šo rakstu
Colab ir viesis Jupyter, ir instalēta un konfigurēta tā, lai mums nekas nebūtu jādara datorā, bet vienkārši jāstrādā no pārlūkprogrammas, izmantojot resursus mākonī.
Tas darbojas tieši tāpat kā Jupyter, jūs varat redzēt mūsu raksts. Tie ir piezīmjdatori vai piezīmjdatori, kuru pamatā ir šūnas, kas var būt teksti, attēli vai kods, šajā Python solī, jo atšķirībā no Jupyter Colab šobrīd var izmantot tikai Python kodolu, viņi runā par citu, piemēram, R, Scala utt. , bet datums nav norādīts.
Apskatot vēsturiskos datus, ko piedāvā meteoroloģiskā observatorija manā pilsētā, es to redzu viņi tos piedāvā tikai grafiski un lejupielādei kā PDF. Es nesaprotu, kāpēc viņi neļauj jums tos lejupielādēt csv formātā, kas būtu daudz noderīgāks visiem.
Tāpēc es to meklēju risinājums šo tabulu pārsūtīšanai no pdf uz csv vai ja kāds vēlas formatēt Excel vai Libre Office. Man patīk csv, jo ar csv jūs darāt visu, ko varat izmantot, izmantojot Python un tā bibliotēkas, vai arī varat to viegli importēt jebkurā izklājlapā.
Tā kā ideja ir panākt automatizētu procesu, es vēlos skriptu darbam ar Python, un šeit ienāk Tabula.
Šajā rakstā es atstāju a Anaconda instalēšanas rokasgrāmata un kā izmantot Conda pakotņu pārvaldnieku. Ar to mēs varam izveidot pitonu un R izstrādes vides ar vēlamajām bibliotēkām. Ļoti interesanti sākt sarīkoties ar mašīnmācīšanos, datu analīzi un programmēšanu ar Python.
Anaconda ir bezmaksas un atvērtā koda izplatīšana Python un R programmēšanas valodās, kuras tiek plaši izmantotas zinātniskā skaitļošana (Data ScienceData Science, Machine Learning, Science, Engineering, predictive analytics, Big Data uc).
Tas vienlaikus instalē lielu skaitu lietojumprogrammu, ko plaši izmanto šajās disciplīnās, tā vietā, lai tās instalētu pa vienai. . Vairāk nekā 1400, un tie ir visvairāk izmantoti šajās disciplīnās. Daži piemēri
Pēc Mašīnmācīšanās kurss, Es meklēju, kur turpināt. Octave / Matlab prototipu kursos izmantotās izstrādes vides nav tās, ko cilvēki izmanto, tāpēc jums ir jāpāriet uz kaut ko augstāku kvalitāti. Starp kandidātiem, kuri man ir ieteikti visvairāk, ir Keras, izmantojot aizmugurējo TensorFlow. Es neplānoju izpētīt, vai Keras ir labāks par citiem rīkiem vai ietvariem, vai arī izvēlēties TensorFlow vai Theano. Es tikai paskaidrošu, kā to var instalēt Ubuntu.
Vispirms es mēģināju to instalēt no oficiālo lapu dokumentācijas, un tas nebija iespējams, man vienmēr bija kāda kļūda, kāds neatrisināts jautājums. Beigās devos atrast īpašas apmācības par keras instalēšanu Ubuntu Un tomēr es esmu pavadījis divas dienas, pavadot daudz laika naktīs. Galu galā esmu to sasniedzis un atstāju jūs to, kā esmu to darījis, ja tas var pavērt jums ceļu.
Tā kā mēs sekosim vietņu ieteiktajām darbībām, kuras apmācības beigās es jums atstāju no avotiem, mēs instalēsim PIP, kas man nebija, lai pārvaldītu paketes. pip Linux operētājsistēmā tā ir pakotņu pārvaldības sistēma, kas rakstīta pitonā.
Tā ir bezmaksas kurss par mašīnmācīšanos, māca Endrjū Ng. Kad esat pabeidzis, ja vēlaties, jums var būt sertifikāts, kas apstiprina prasmes, kas sasniegtas par 68 eiro. Tas ir sadalīts 3 pīlāros, video, eksāmenos vai Quizz un programmēšanas vingrinājumos. Tas ir angļu valodā. Jums ir subtitri vairākās valodās, taču spāņu valoda nav pārāk laba, un dažreiz tie ir novecojuši, daudz labāk, ja tos ievietojat angļu valodā.
Tas ir diezgan teorētiski. Bet varbūt tāpēc tas šķiet labs veids, kā sākt, jo jūs ne tikai uzzināsiet, ko darīt, bet arī kāpēc jūs to darāt.
