Aurreko astekoa
- Zer motatako AA da gaur egun existitzen den guztia?
- Zer da asmakeria bat, eta zergatik da arriskutsua?
- Zer da ELIZA efektua?
Zuek zarete algoritmoa
Entrenatu, probatu eta ikusi zer gertatu den
40 min · bi talde handi1 · Entrenamendua 15 min
- Gela bi taldetan banatzen da. Talde bakoitzak hamabost fotograma etiketatu jasotzen ditu: plano orokorra, plano ertaina edo lehen planoa.
- Begiratu ondo eta idatzi arauak: zerk bereizten ditu hiru motak? Izan zaitezte zehatzak.
- Ezin duzue beste taldearen multzoa ikusi.
2 · Proba 10 min
- Orain bost fotograma berri ikusiko dituzue, etiketarik gabe. Berdinak dira bi taldeentzat.
- Aplikatu zuen arauak eta idatzi zuen erantzuna. Ez aldatu arauak orain.
3 · Emaitzak 15 min
- Zuzendu. Zenbat asmatu ditu talde bakoitzak?
- Alderatu bien arauak. Berdinak dira?
- Orain irakasleak bi entrenamendu-multzoak erakutsiko ditu elkarren ondoan.
1. Zuek egin duzuena ikaste gainbegiratua da: adibide etiketatuak ikusi, patroia atera, adibide berrietan aplikatu. Zuen arauak dira eredua.
2. Talde batek okerrago egin du. Ez zen okerragoa: bere entrenamendu-multzoa alboratuta zegoen —adibide guztiak antzekoak ziren—, eta ez zekien.
3. Alborapena ez dago algoritmoan: datuetan dago. Eta barrutik ezin da ikusi. Horregatik da hain arazo larria eredu errealetan.
Lau modu ikasteko
| Mota | Nola | Adibidea | Zure sektorean |
|---|---|---|---|
| Gainbegiratua | Adibide etiketatuekin: sarrera eta erantzun zuzena | Spam-a bereiztea; etxebizitzen prezioa iragartzea | Plano-motak sailkatzea; transkripzioa |
| Ez-gainbegiratua | Etiketarik gabe: sistemak berak aurkitzen ditu taldeak | Bezeroak segmentatzea; anomaliak detektatzea | Antzeko planoak multzokatzea artxibo batean |
| Errefortzu bidezkoa | Saritu eta zigortu: probatuz ikasten du | Jokoak; robot bat ibiltzen ikastea | Kamera robotizatu baten ibilbide-optimizazioa |
| Ikaskuntza sakona | Sare neuronal geruza-anitzak; ezaugarriak berak ateratzen ditu | Irudi- eta hizketa-ezagutza; hizkuntza-ereduak | Rotoskopia, denoise, upscaling, ahots sintetikoa |
Adimen artifiziala da handiena. Barruan, ikaste automatikoa (machine learning): datuetatik ikasten duena. Eta horren barruan, ikaskuntza sakona (deep learning): sare neuronal geruza-anitzak erabiltzen dituena.
Ez dira sinonimoak, nahiz eta egunkarietan trukatu.
Zer da entrenatzea, benetan
Eredu batek milaka parametro ditu, hasieran ausazkoak. Adibide bat pasatzen zaio, emaitza konparatzen da erantzun zuzenarekin, eta parametroak pixka bat doitzen dira errorea txikitzeko. Eta berriro. Milioika aldiz.
Zuek gaur hamabost adibiderekin egin duzuena bera da, baina eskuz eta lauzpabost araurekin.
Python da nagusia, alde handiz: liburutegi asko ditu (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) eta erraza da ikasten. R estatistikan eta datuen analisian erabiltzen da gehiago. TensorFlow eta PyTorch ez dira lengoaiak: ereduak eraikitzeko liburutegiak dira.
Orain etiketarik gabe
Multzokatu inork esan gabe zer bilatu
23 min · hiruko taldeak- Talde bakoitzak hogei fotograma jasotzen ditu etiketarik gabe.
- Banatu hiru edo lau multzotan, «antzekoak» direnak batera. Ez dizuegu esango zer irizpide erabili.
- Idatzi zer irizpide erabili duzuen.
- Alderatu taldeen artean: multzo berdinak atera dira?
1. Talde bakoitzak irizpide desberdina erabili du: batzuek plano-tamaina, besteek argia, besteek kolorea edo lekua. Denak zuzenak dira.
2. Hori da ikaste ez-gainbegiratua: ez dago erantzun zuzenik, egitura bat aurkitzea baizik. Erabilgarria den ala ez, gizakiak erabakitzen du.
3. Horregatik ez da erabiltzen sailkatzeko, esploratzeko baizik: zer dago hemen ez nekiena?
Zein ikaskuntza-mota da bakoitza?
Hamar aplikazio ezagun
17 min · bikoteka- Sailkatu hamar aplikazioak: gainbegiratua, ez-gainbegiratua, errefortzuzkoa ala sakona.
- Kasu bakoitzean, erantzun: zer datu behar izan dira entrenatzeko? Hori da galdera zaila.
Ia guztiek gizakiek etiketatutako datuak behar izan dituzte. Norbaitek etiketatu ditu milioika irudi, ordu askotan zehar. Hori ere lana da, eta ez du inork ikusten.
| # | Aplikazioa |
|---|---|
| 1 | Posta elektronikoaren spam-iragazkia |
| 2 | Streaming-plataformaren gomendioak |
| 3 | Ahotsez idaztea sakelakoan |
| 4 | Bankuko iruzur-detekzioa (anomalia arraroak) |
| 5 | Xake-programa bat bere buruaren aurka jokatuz hobetzen dena |
| 6 | Argazkien galerian aurpegiak taldekatzea |
| 7 | Bideo baten kalitatea igotzea (upscaling) |
| 8 | Auto autonomo bat aparkatzen ikastea saiakeraz saiakera |
| 9 | Azpitituluak sortzea |
| 10 | Dendako bezeroak profiletan banatzea, aurrez definitu gabe |
Zer daramagu etxera
- Gainbegiratua: adibide etiketatuekin. Ez-gainbegiratua: egiturak aurkitzen. Errefortzuzkoa: probatuz. Sakona: sare neuronalekin.
- AA ⊃ ikaste automatikoa ⊃ ikaskuntza sakona.
- Alborapena datuetan dago, ez algoritmoan, eta barrutik ez da ikusten.
- Eredu batek entrenatu duen adibideen isla da. Ez gehiago.
Zure taldeak ez zuen gaizki ikasi. Datu txarrak eman zizkioten.
Hiru galdera
1. Adibide etiketatuekin entrenatzeari nola deritzo?
- Ikaste ez-gainbegiratua
- Ikaste gainbegiratua
- Errefortzu bidezko ikaskuntza
- Ikaskuntza sakona
Erantzuna
b. Sarrera eta erantzun zuzena ematen zaizkio, eta sistemak lotura ikasten du. Gaur egindako lehen froga da.
2. Non dago alborapena eredu batean?
- Algoritmoan
- Programatzailearen kodean
- Entrenamendurako erabilitako datuetan
- Ordenagailuaren hardwarean
Erantzuna
c. Sistemak ikusi duena ikasten du. Adibideak alboratuta badaude, eredua alboratuta egongo da, eta barrutik ez da antzematen.
3. Zer da clusteringa?
- Datuak etiketatzea eskuz
- Etiketarik gabeko datuetan multzoak aurkitzea
- Sare neuronal bat entrenatzea
- Eredu bat probatzea
Erantzuna
b. Ikaste ez-gainbegiratuaren teknika nagusia. Ez dago erantzun zuzen bakarra: aurkitutako egitura erabilgarria den ala ez gizakiak erabakitzen du.
Saio honetako hitzak
Hiztegi osoa: moduluaren hiztegia.