Chatgpt:
آهاااا
با PyTorch برخورد داشتی!
ببین، اینکه با PyTorch روبهرو شدی معمولاً خبر خوبه، نه بد.
PyTorch چیه؟
PyTorch
یک فریمورک یادگیری عمیق (Deep Learning) که بیشتر برای:
شبکههای عصبی
بینایی ماشین
NLP
مدلهای هوش مصنوعی استفاده میشه.
خوبه یا بد؟ خوبه اگر:
میخوای وارد هوش مصنوعی یا یادگیری عمیق بشی
دوست داری کنترل دقیق روی مدلها داشته باشی
اهل آزمایش و انعطاف هستی
❗️ممکنه سخت به نظر بیاد اگر:
تازهکار باشی و با مفاهیم ریاضی/جبر خطی آشنا نباشی
فقط بخوای سریع نتیجه بگیری بدون درگیر شدن با مفاهیم
PyTorch نسبت به TensorFlow معمولاً «پایتونیتر» و شهودیتره و خیلیها یاد گرفتنش رو راحتتر میدونن.
حالا سؤال مهمتر
باهاش چه کار کردی؟ فقط دیدیش یا شروع کردی مدل نوشتن؟
سالک: از حرفات تقریبا هیچی نفهمیدم ، فقط اسم pytorch را شنیدم
خیلی هم عالی
ببین ساده بگم:
PyTorch یه ابزار کامپیوتریه برای ساختن هوش مصنوعی.
همین.
مثل اینه که:
فتوشاپ ابزار ویرایش عکسه
ورد ابزار نوشتنه
PyTorch ابزار ساخت مدلهای هوشمنده
اگر فقط اسمش رو شنیدی و کاری باهاش نکردی،
نه خوبه نه بد — فقط یه اسم در دنیای برنامهنویسیه.
فعلاً لازم نیست درگیرش بشی مگر اینکه:
بخوای هوش مصنوعی یاد بگیری
یا برنامهنویسی پیشرفته کار کنی
اگر بخوای، خیلی خیلی ساده برات توضیح میدم اصلاً هوش مصنوعی یعنی چی، بدون کلمه فنی.
حالا برسیم به سؤال اصلیت:
هوش مصنوعی یعنی چه؟
خیلی ساده:
هوش مصنوعی یعنی اینکه کاری کنیم کامپیوتر طوری رفتار کند که انگار فکر میکند.
یعنی چه کارهایی؟
مثلاً وقتی کامپیوتر بتواند:
چهره را تشخیص دهد
صدای تو را بفهمد
ترجمه کند
پیشنهاد بدهد چه فیلمی ببینی
شطرنج بازی کند
همه اینها نمونههای هوش مصنوعی هستند.
مثالهای واقعی:
Google Translate وقتی متن را ترجمه میکند
Google Maps وقتی مسیر بهتر پیشنهاد میدهد
ChatGPT وقتی با تو حرف میزند
کامپیوتر واقعاً «عقل» ندارد، ولی با یاد گرفتن از مقدار زیادی داده، الگوها را تشخیص میدهد و جواب میدهد.
فرقش با برنامهنویسی معمولی چیست؟
برنامهنویسی عادی: تو دقیق میگویی چه کار کند.
هوش مصنوعی: تو مثالهای زیاد میدهی، خودش یاد میگیرد چطور جواب بدهد.
اگر بخواهم در یک جمله بگویم: هوش مصنوعی یعنی یاد دادن الگوها به ماشین.
حالا بگو ببینم، بیشتر کنجکاویات کجاست؟
میخواهی بدانی چطور «یاد میگیرد»؟ یا اینکه آیا خطرناک است یا نه؟
نه نه… PyTorch یعنی «پایتون ترشیده» نیست!
بذار خیلی ساده بگم:
PyTorch چیه؟
PyTorch
یک ابزار برنامهنویسی برای ساخت هوش مصنوعی است.
اسمش از دو قسمت آمده:
Py = از زبان برنامهنویسی Python
Torch = اسم یک پروژه قدیمیتر برای کارهای هوش مصنوعی (ربطی به ترش و ترشی نداره )
کلمهی Torch در انگلیسی یعنی «مشعل»
یعنی ابزار قدرتمند، نه چیز ترش!
خیلی سادهتر:
اگر بخواهی به کامپیوتر یاد بدهی: «این عکس گربه است یا سگ؟»
PyTorch مثل یک جعبه ابزار است که کمک میکند این آموزش را انجام بدهی.
پس خلاصه:
Python = زبان برنامهنویسی
PyTorch = ابزاری که با Python کار میکند برای ساخت هوش مصنوعی
هیچ چیز ترشیدهای در کار نیست
اگر بخواهی، حتی میتوانم در ۳ جمله بگویم دقیقاً داخلش چه میشود که «یاد میگیرد».
سالک: می تونی خلاصه بگی pytorch چه کاره است؟ فرق عکس سگ و گربه را می فهمد؟
خیلی خلاصه و شفاف
PyTorch خودش چیزی نمیفهمد.
PyTorch فقط یک «ابزار» است برای ساختن برنامهای که بتواند بفهمد.
دقیقتر بگم:
PyTorch
یک ابزار برنامهنویسی است که با زبان Python کار میکند و کمک میکند مدلهای هوش مصنوعی بسازی.
آیا فرق سگ و گربه را میفهمد؟
خودِ PyTorch نه.
اما اگر با آن یک مدل بسازی و هزاران عکس سگ و گربه بهش نشان بدهی،
آن مدل میتواند یاد بگیرد فرقشان را تشخیص بدهد
مثل این است:
PyTorch = آچار و پیچگوشتی
مدل هوش مصنوعی = ماشینی که با آن ابزار ساخته میشود
ابزار خودش ماشین نیست.
در یک جمله:
PyTorch کارش ساختن مغز مصنوعی است، نه اینکه خودش مغز باشد.
و برایت یک ودا
اگر بخواهی، مرحلهبهمرحله بگویم چطور از صفر یاد میگیرد سگ را از گربه تشخیص بدهد.
سالک: یعنی pytorch فقط با عکس کار می کند و با صدا کاری ندارد؟
نه
PyTorch فقط مخصوص عکس نیست.
PyTorch یک ابزار عمومی برای ساخت مدلهای هوش مصنوعی است.
این مدلها میتوانند با انواع داده کار کنند:
عکس (مثلاً تشخیص سگ و گربه)
صدا (تشخیص گفتار، تبدیل صدا به متن)
متن (ترجمه، چتبات)
حتی عدد و دادههای آماری
مثلاً اگر بخواهی برنامهای بسازی که صدایت را بشنود و تبدیل به متن کند، میتوانی با PyTorch این کار را انجام بدهی.
پس خلاصهی خیلی ساده:
PyTorch محدود به عکس نیست؛ با هر چیزی که قابل تبدیل به عدد باشد میتواند کار کند.
چون در نهایت کامپیوتر همهچیز را به «عدد» تبدیل میکند.
اگر بخواهی، میتوانم توضیح بدهم صدا چطور تبدیل به عدد میشود — خیلی ساده و بدون فرمول
خیلی خلاصه و قابل فهم
حجم تقریبی پیتورچ (PyTorch)
وقتی با pip install torch نصب میکنی، بستهی خود PyTorch حدود ~۲ تا ۵ گیگابایت فضا روی هارد اشغال میکند (بسته به اینکه نسخه با پشتیبانی CUDA باشد یا نه). �
یعنی اگر نسخهی معمولی نصب شود هم ممکن است حدود ۲-۳ گیگابایت باشد، و بعضی نصبها حتی تا ۵ گیگابایت فضا پر کنند. �
PyTorch Forums
PyTorch Forums
حجم تقریبی اوپنسیوی (OpenCV)
اگر فقط کتابخانهی پایتونش را نصب کنی (pip install opencv-python)، بستهی دانلودی حدود ۵۰-۶۰ مگابایت هست. �
بعد از نصب شاید کمی بیشتر شود، اما خیلی کوچکتر از PyTorch است نسبت به PyTorch که چند گیگابایت است.
Reddit مقایسهٔ خیلی ساده
PyTorch: معمولاً چند گیگابایت (۲-۵GB)
OpenCV: فقط چند چهل تا چند صد مگابایت (~50-100MB)
پس اگر بخواهی فقط OpenCV را داشته باشی، از PyTorch خیلی سبکتره
اگر بخواهی میتوانم مثلاً بگویم چرا PyTorch اینقدر بزرگه و OpenCV اینقدر کوچک
«پای ترش» خیلی خوبه!
ببین چرا PyTorch اینقدر حجیمه؟
خیلی ساده بگم
چرا PyTorch چند گیگابایته؟ موتور ریاضی خیلی سنگین دارد
داخلش کلی کُد به زبانهای سطح پایین (مثل C++ و CUDA) هست که عملیات ریاضی عظیم انجام میده.
شبکههای عصبی یعنی میلیونها و گاهی میلیاردها عدد. پشتیبانی از کارت گرافیک (GPU)
اگر نسخهی GPU نصب کنی، باید کتابخانههای مربوط به CUDA هم بیاد داخلش.
این بخش بهتنهایی چند گیگابایت میشود. کتابخانههای وابسته
کلی ابزار کمکی برای:
ضرب ماتریسهای بزرگ
محاسبات موازی
بهینهسازی مدلها داخلش هست.
پس چرا OpenCV کوچکتره؟
OpenCV
بیشتر برای پردازش تصویر کلاسیکه:
بریدن عکس
تشخیص لبه
فیلتر کردن تصویر
ریاضی سنگینِ یادگیری عمیق داخلش نیست (یا خیلی کمتره)، پس سبکتره.
خلاصه خیلی ساده
PyTorch = کارخانه ساخت مغز مصنوعی
OpenCV = ابزار کار با عکس
کارخانه همیشه از جعبهابزار بزرگتره
و یک ودا برایت
«هر چه ظرفیت بزرگتر، وزنش هم بیشتر؛ اما قدرتش نیز بیشتر.»
اگر بخواهی، میتوانم بگویم آیا برای یک آدم عادی اصلاً لازم است PyTorch نصب کند یا نه.
سالک: آیا کامپیوتر قوی می خواد برای نصبش؟ روی گوشی و تبلت هم نصب میشه؟
آها، این خیلی سؤال مهمیه آیا کامپیوتر قوی لازم دارد؟
برای نصب معمولی: نه زیاد، فقط چند گیگابایت فضای خالی و رم کافی (حداقل ۸GB)
برای آموزش مدلهای بزرگ: بله، بهتره کارت گرافیک قوی (GPU) و رم بالا داشته باشی، چون محاسبات خیلی سنگینه
برای فقط اجرا کردن مدل آماده: میشه با کامپیوتر متوسط هم کار کرد، اما باز هم فضای خالی لازم است روی گوشی و تبلت نصب میشود؟
نه مستقیم
PyTorch خودش روی اندروید یا iOS نصب نمیشود مثل کامپیوتر.
راهش این است که مدلهای آموزش دیده را روی گوشی بیاوری و اجرا کنی (با نسخه مخصوص موبایل: PyTorch Mobile).
این نسخه سبکتر است و برای کار روی برنامههای موبایل ساخته شده.
خلاصه خیلی ساده:
PyTorch مثل یک کارخانه بزرگ است، پس برای کار سنگین، کامپیوتر قوی لازم دارد
روی گوشی و تبلت نسخه سبک موبایل دارد، اما نمیتوان تمام قابلیتها را مثل کامپیوتر داشت
اگر بخواهی، میتوانم یک جدول خیلی ساده بسازم که نشان دهد چه کاری روی کامپیوتر، چه کاری روی گوشی امکانپذیر است
میخوای بسازم؟
نه با ۲ گیگ رم عملاً نمیشود PyTorch را نصب و اجرا کرد، مخصوصاً اگر بخواهی حتی یک مدل کوچک هم بسازی یا اجرا کنی.
دلیلش هم خیلی ساده است:
خود PyTorch خودش چند گیگ حجم دارد و وقتی اجرا میشود، RAM هم مصرف میکند
مدلهای هوش مصنوعی حتی کوچک هم چند صد مگابایت تا چند گیگ رم میخواهند
با ۲ گیگ رم، سیستم سریع میشود کند یا حتی نصب به طور کامل شکست میخورد
پس فعلاً مثل این است که بخواهی یک گاو سنگین را روی یک گاری کوچک بیاوری — عملی نیست!
راهکار:
اگر دوست داری با هوش مصنوعی بازی کنی، میتوانی از نسخههای سبک آنلاین یا موبایل استفاده کنی که نیاز به نصب و RAM بالا ندارند.
یا فقط با آشنایی مفهومی جلو بروی، بدون اینکه کامپیوترت سنگین شود.
اگر بخواهی، میتوانم برات ۴ روش خیلی ساده و سبک برای تجربه هوش مصنوعی با کامپیوتر کمحجم یا تبلت بگویم.
میخوای این کارو کنم؟
آره دقیقاً، چند گزینه سبکتر هست که میتوانی روی کامپیوتر کمحجم یا حتی تبلت امتحان کنی:
TensorFlow Lite: نسخه سبک TensorFlow برای موبایل و کامپیوتر کمحجم. مناسب برای تبلت، گوشی و کامپیوتر ضعیف.
Keras (با TensorFlow backend): یک لایه ساده روی TensorFlow که راحتتر یاد میگیرد. مناسب برای مدلهای کوچک و آموزشی.
Scikit-learn: برای یادگیری ماشین کلاسیک (بدون شبکه عصبی سنگین). مناسب برای پیشبینی ساده، تحلیل داده، متن و عدد.
ONNX Runtime: اجرا کردن مدلهای آموزش دیده بدون نیاز به GPU سنگین. مناسب برای مدل آماده، حتی روی سیستم ضعیف.
نکتهها:
این ابزارها سبکتر هستند چون همهی موتور سنگین GPU و CUDA ندارند.
میتوانی با آنها شروع کنی و فقط با RAM کم هم تجربه خوبی داشته باشی.
وقتی کامپیوترت قوی شد، راحت میتوانی PyTorch واقعی را یاد بگیری.
اگر بخواهی، میتوانم نسخه کاملاً عملی و ساده برای شروع روی تبلت یا کامپیوتر ضعیف هم بهت آماده کنم که بدون دردسر تست کنی.
میخوای برات آماده کنم؟
Pytorch یک کتابخانه متنباز در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط تیم فیسبوک توسعه یافته است. این کتابخانه، امکانات گستردهای را برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی فراهم میکند و به دلیل سادگی، انعطافپذیری و قابلیت توسعه سریع، محبوبیت زیادی در میان محققان و توسعهدهندگان کسب کرده است. این فریمورک در سال ۲۰۱۶ معرفی شد و از آن زمان تاکنون به عنوان یکی از رقبای اصلی TensorFlow و Keras شناخته میشود.
در مقایسه با دیگر فریمورکها، PyTorch به دلیل استفاده از گرافهای محاسباتی پویا و قابلیتهای پیشرفته در پردازش دادههای متغیر، در بسیاری از پروژههای تحقیقاتی و صنعتی کاربرد دارد. همچنین، این کتابخانه به راحتی با سایر ابزارهای علم داده و برنامهنویسی پایتون ادغام میشود و محیطی مناسب برای آزمایش و توسعه سریع فراهم میکند.
ویژگیهای کلیدی پایتورچ:
PyTorch به عنوان یک ابزار قدرتمند و انعطافپذیر، مجموعهای از ویژگیهای برجسته دارد که آن را از رقبای خود متمایز میکند. در ادامه، مهمترین این ویژگیها را مورد بررسی قرار میدهیم:
گرافهای محاسباتی پویا
یکی از ویژگیهای منحصربهفرد PyTorch، امکان ساخت و تغییر نمودارهای محاسباتی در لحظه است. این یعنی شما میتوانید ساختار و رفتار مدل خود را در حین اجرا تغییر دهید، که این قابلیت در مدلهایی با ساختار متغیر مانند شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و مدلهای NLP بسیار مفید است. این نوع گرافهای پویا باعث میشوند توسعهدهندگان کنترل بیشتری بر فرآیند آموزش و آزمایش داشته باشند و خطاهای احتمالی را سریعتر شناسایی و برطرف کنند.
سادگی و کاربرپسندی
PyTorch به دلیل ساختار ساده و شباهت زیاد به پایتون، یادگیری و استفاده آن بسیار آسان است. این فریمورک برای محققان و توسعهدهندگان مبتدی و حرفهای طراحی شده است و امکان نوشتن کدهای قابل فهم و قابل نگهداری را فراهم میکند.
پشتیبانی از عملیات محاسباتی سریع و بهینه
PyTorch از GPU و TPU پشتیبانی میکند و میتواند عملیاتهای محاسباتی سنگین را با سرعت بالا انجام دهد. این ویژگی، مخصوصاً در آموزش شبکههای عمیق بزرگ و پیچیده، بسیار مهم است.
اکوسیستم گسترده و فعال
این فریمورک دارای مجموعهای غنی از کتابخانهها و ابزارهای مکمل است، مانند torchvision برای کار با تصاویر، torchaudio برای پردازش صوت، و torchtext برای دادههای متنی. همچنین، جامعه فعال و مستندات کامل، توسعهدهندگان را در حل مشکلات و پیادهسازی پروژههای مختلف یاری میکند.
قابلیتهای پیشرفته در آموزش مدلها
PyTorch امکاناتی مانند آموزش توزیعشده، مدلهای پیشآماده و ابزارهای بهینهسازی را در اختیار کاربران قرار میدهد، که فرآیند توسعه و آزمایش مدلهای بزرگ را سادهتر میکند.
کاربردهای عملی و حوزههای استفاده از پای تورچ:
PyTorch در حوزههای مختلفی کاربرد دارد، از جمله:
بینایی ماشین (Computer Vision): تشخیص تصویر، طبقهبندی، تشخیص اشیاء و موارد دیگر
پردازش زبان طبیعی (NLP): ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، مدلهای زبانی و چتباتها
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): توسعه بازیهای هوشمند، رباتیک و سیستمهای تصمیمگیری
پزشکی و سلامت: تشخیص بیماری، تحلیل تصاویر پزشکی و مدلسازیهای مرتبط
تولید محتوا و هنرهای دیجیتال: تولید موسیقی، هنرهای تجسمی و مدلهای خلاقانه
رقبای اصلی و مقایسه با دیگر فریمورکها:
در کنار PyTorch، فریمورکهایی مانند TensorFlow، Keras و MXNet نیز در حوزه یادگیری عمیق فعال هستند. هر کدام ویژگیها و مزایای خاص خود را دارند، اما PyTorch به دلیل گرافهای محاسباتی پویا، سادگی در توسعه و جامعه فعال، در بسیاری موارد ترجیح داده میشود. در نهایت، انتخاب فریمورک مناسب بستگی به نیازهای پروژه و ترجیحات توسعهدهنده دارد.
مطلب مرتبط: معرفی مدل های زبانی در هوش مصنوعی
در نتیجه، PyTorch با ترکیبی از انعطافپذیری، سرعت و سادگی، یکی از بهترین گزینهها برای توسعه و تحقیق در زمینه هوش مصنوعی است و همچنان در حال رشد و توسعه است.
رابط کاربری پایتونیک در پای تورچ:
از آنجایی که پایتورچ یک کتابخانه پایتون است، دارای رابط کاربری گرافیکی و کاربرپسند میباشد که فرآیند توسعه و اجرا را بسیار ساده میکند.
این ویژگی به توسعهدهندگان امکان میدهد تا با استفاده از ساختارهای دادهای پایتون مانند لیستها، دیکشنریها، تاپلها و مجموعهها، به راحتی تانسورها (Tensorها) را دستکاری کرده و مدلهای مختلف را طراحی و آموزش دهند. بهعلاوه، توانایی استفاده از این ساختارهای داده در کنار قابلیتهای قدرتمند پایتورچ، توسعه سریع و انعطافپذیر پروژههای یادگیری عمیق را ممکن میسازد.
پایتورچ همچنین با ادغام و سازگاری با دیگر کتابخانههای پایتون مانند NumPy، SciPy و Matplotlib، ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل و تجسم دادهها در اختیار میگذارد. این قابلیتها به پژوهشگران و توسعهدهندگان کمک میکند تا فرآیند تحلیل داده و نمایش نتایج را به صورت گرافیکی و کاربرپسند انجام دهند.
علاوه بر این، پایتورچ امکان استفاده همزمان از کتابخانههای دیگر مانند TensorFlow، Keras و Scikit-learn را به عنوان بکاند فراهم میکند، بنابراین نیازی نیست که حتماً بین این فریمورکها جابهجا شوید و میتوانید بهترینها را در پروژههای خود ترکیب کنید.
ویژگیهای کلیدی پایتورچ:
پشتیبانی قوی از پردازندههای گرافیکی (GPU) :
پایتورچ به صورت کامل از GPU پشتیبانی میکند، که این امکان را فراهم میآورد تا مدلها و محاسبات را روی کارتهای گرافیکی قدرتمند اجرا کنید. سرعت پردازش توسط GPUهای مدرن میتواند تا ۱۰۰ برابر سریعتر از CPUهای معمولی باشد، که این امر برای آموزش شبکههای عمیق و مدلهای پیچیده حیاتی است. توابع داخلی این کتابخانه به شما امکان میدهند تا تانسورها و مدلها را به راحتی بین GPUهای مختلف جابهجا کرده و از پردازش موازی بهرهمند شوید.
همچنین، قابلیت استفاده از چندین GPU برای اجرای همزمان مدلها، باعث بهبود کارایی و کاهش زمان آموزش میشود. این ویژگیها، همراه با قدرت محاسباتی GPUها، قابلیتهای اتوماتیک تمایز (Automatic Differentiation) را در پایتورچ تقویت کرده و فرآیند محاسبه گرادیان و انتشار پسزمینه را بسیار سادهتر میسازد.
طراحی ماژولار و انعطافپذیر :
پایتورچ همانند دیگر فریمورکهای یادگیری عمیق، از طراحی ماژولار بهرهمند است که توسعهدهندگان میتوانند اجزا و بخشهای مختلف آن را به صورت جداگانه و مستقل توسعه دهند یا در کنار هم استفاده کنند.
این ساختار، انعطافپذیری بسیار بالایی در توسعه مدلها فراهم میکند. برای مثال، میتوانید از کتابخانه تانسور PyTorch به نام Torch برای انجام عملیاتهای پایهای روی آرایههای چندبعدی بهره ببرید، یا از کتابخانه Torch.nn برای ساخت لایههای شبکههای عصبی، تعریف توابع فعالسازی و آموزش مدلهای سطح بالا استفاده کنید.
سایر ماژولهای مهم، مانند Torch.optim برای بهینهسازی، Torch.utils برای تسهیل فرآیندهای پیشپردازش و بارگذاری دادهها و Torchvision برای کار با دادههای تصویری، این امکان را میدهند تا پروژههایتان را به صورت کاملاً ماژولار و قابل توسعه طراحی کنید.
قابلیت شخصیسازی و توسعهپذیری:
یکی از مزایای برجسته پایتورچ، قابلیت شخصیسازی و توسعهپذیری آن است. شما میتوانید به راحتی لایههای جدید، مجموعههای داده، و بهینهسازهای سفارشی بر اساس نیازهای خاص پروژه خود ایجاد کنید. همینطور، میتوانید از ابزارهای جانبی مانند PyTorch Lightning، که فرآیند آموزش را سادهتر و ساختارمند میکند، یا PyTorch Ignite برای مدیریت حلقههای آموزش و ارزیابی، بهره ببرید.
افزون بر این، PyTorch Geometric به عنوان یک کتابخانه قدرتمند برای کار با دادههای گراف، امکان توسعه مدلهای گراف عصبی (Graph Neural Networks) را فراهم میکند. این سطح از انعطافپذیری، پایتورچ را به گزینهای محبوب برای توسعهدهندگان، محققان و دانشآموزان در حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
همچنین، جامعه فعال و مستندسازی گسترده این کتابخانه، امکان یادگیری و حل مشکلات را برای کاربران در تمامی سطوح تسهیل میکند.
سالک: حالا بخوام مدل بازی کنم ، باد عکش صد تا گربه و عکس صد تا سگ پیدا کنم؟
دقیقاً ، اگر بخواهی مدل خودش فرق سگ و گربه را یاد بگیرد، باید چیزی شبیه به این انجام بدهی:
۱️⃣ داده لازم داری
بله، باید عکسهای زیادی از سگ و گربه داشته باشی.
برای شروع، صدها عکس کافی است برای آزمایش مدلهای خیلی کوچک.
هر چه عکسها بیشتر باشد، مدل دقیقتر و بهتر میشود.
۲️⃣ برچسبگذاری (Label)
هر عکس باید مشخص باشد که سگ است یا گربه.
این کار معمولاً دستی یا از دیتاست آماده انجام میشود.
۳️⃣ آموزش مدل
عکسها را به مدل میدهی و مدل یاد میگیرد الگوهای خاص سگ و گربه را تشخیص دهد.
بعد از آموزش، مدل میتواند عکس جدید را نگاه کند و بگوید سگ است یا گربه.
نکته طنز:
صد تا عکس سگ + صد تا عکس گربه مثل این است که یک گاو و یک گوساله را به مدل نشان بدهی تا یاد بگیرد فرقشان را بفهمد
اگر بخواهی، میتوانم راه خیلی ساده و آماده برای استفاده از دیتاست سگ و گربه را بهت بگویم که لازم نباشد خودت عکس جمع کنی.
میخوای بگویم؟
دقیقاً!
اگر بخواهی مدل صدا بسازی که بفهمد تو چه میگویی، باید مثال بدهی، مثل همان عکسها:
۱️⃣ دادهی صوتی لازم داری
باید صدای خودت را چندین بار ضبط کنی (مثلاً ۱۰۰ بار بگویی “yes”)
هر بار باید واضح و با نویز کم باشد
۲️⃣ برچسبگذاری (Label)
هر فایل صوتی مشخص باشد که چه کلمهای است (“yes”، “no”، …)
۳️⃣ آموزش مدل
مدل به صداها نگاه میکند و یاد میگیرد الگوهای صوتی “yes” چیست
بعد از آموزش، وقتی دوباره “yes” بگویی، مدل میتواند تشخیص بدهد
نکته طنز:
درست مثل صد بار نشان دادن عکس سگ به مدل عکس سگ
فقط فرقش این است که این بار مدل گوش دارد نه چشم
خوبه اگر:
نه.
مقایسهٔ خیلی ساده
موتور ریاضی خیلی سنگین دارد
پشتیبانی از کارت گرافیک (GPU)
کتابخانههای وابسته
Best Ways Recover Crypto Lost Trading Bot Scams
