Google TensorFlow Developer Certified'ı nasıl aldığıma dair Yolculuğum (Ve bunu nasıl yapabileceğiniz ve bunun ardından nereye gideceğiniz)

Yaz başlamadan önce neyi başarmam gerektiğini düşündüğümü hatırlıyorum, 2 buçuk aylık tatilimi TensorFlow Geliştirici Sertifikası almak için kullanmaya karar verdim. Benim adım Pretham, derin öğrenmeyi seven bir 8. sınıf öğrencisiyim ve yakın zamanda TensorFlow Geliştirici Sertifikası aldım. Bu makalede, size yolculuğumu ve nasıl TensorFlow Geliştirici Sertifikası alabileceğinizi anlatacağım.

içindekiler:

• Benim yolculuğum
• TensorFlow Nedir?
• Neden TensorFlow Geliştirici Sertifikası Alınır?
• TensorFlow Geliştirici Sertifikası nedir?
• Önkoşullar
• Kullanılan malzemeler
• Sınava Nasıl Hazırlandım
• Gerekli Beceriler
• Sınav
• Genel ipuçları
• Sonra Nereye Gidilir?
• Okuduğunuz için teşekkürler!

Benim yolculuğum

AI'daki gelişmeleri ilk duyduğumda çok etkilendiğimi ve nasıl katılacağımı merak ettiğimi hatırlıyorum. Birçok video makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farkları anlatıyordu. Makine öğrenimini atlayıp doğrudan derin öğrenime dalmaya karar verdim. Derin Öğrenme hakkında bilgi edinmek için bir python kitaplığı seçmem gerekiyordu, karşılaştığım iki popüler kitaplık TensorFlow ve PyTorch'du. TensorFlow'u StackOverflow'taki gönderi sayısı ve üzerinde çalışmam için bir hedef olacak sertifika nedeniyle seçtim.

TensorFlow'u seçtikten sonra kurslar aramaya başladım ve Daniel Bourke tarafından yazılan Sıfırdan Ustalık TensorFlow Kursuna ulaştım (Kursu daha sonra materyaller bölümünde daha ayrıntılı inceleyeceğiz). Kursa hemen başladım ve öğretme stilinin yanı sıra makine ve derin öğrenme teorisinden de keyif aldım. Kursu bitirmem yaklaşık 2 ayımı aldı, ancak gerçekten kafanıza koyarsanız daha hızlı bitirebilirsiniz. Kursu bitirdikten sonra, sınava hazırlanmak ve sonunda girip geçmek için iki hafta harcadım. Okulumun tekrar açılmasına tam anlamıyla tek bir gün geçti!

Yolculuğumu duyduğunuza göre artık Google tarafından nasıl sertifika alabileceğinizi de okuyabilirsiniz!

TensorFlow nedir?

TensorFlow, Google tarafından oluşturulan ve model geliştirmek için kullanılan bir derin öğrenme çerçevesidir. TensorFlow, en çok kullanılan derin öğrenme çerçevelerinden biridir ve Google tarafından oluşturulmuş ve desteklenmiştir.

TensorFlow Python, JavaScript, C++ ve Java ile yazılabilir. TensorFlow'u çalıştırmanın en popüler yolu, sınava da bu şekilde girilen Python'dadır. Ancak Python'da TensorFlow kodunu çalıştırdığınızda, API aslında Python kullanmaz. Bunun yerine, API'den yapmasını istediğiniz işlevleri çalıştırmak için C++ kullanır.

Neden TensorFlow Geliştirici Sertifikası Alınır?

Sertifika almaya karar verdim çünkü yapay zeka alanına ilgi duyuyordum ve ayrıca yaz tatilimde bir şeyler başarmak istiyordum.

Neden Sertifika almak isteyebilirsiniz:

1. TensorFlow'u öğrenin ve derin öğrenme modellerini nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
2. Kendinizi kalabalıktan ayırın
3. Mevcut/gelecekteki işvereninize becerilerinizi gösterin

TensorFlow Geliştirici Sertifikasyonunda neler var?

Sertifika, TensorFlow'u Python API ile kullanma becerinizi test etmeyi amaçlar. Sınavda, bir dizi derin öğrenme modeli oluşturacaksınız.

• gerileme
• sınıflandırma
• Bilgisayar Görüşü (resimler)
• Doğal Dil İşleme (metin)
• Zaman Serisi Tahmini (Geçmiş verileri kullanarak geleceği tahmin etme)

Herhangi bir ders almadan önce bazı ön koşullar burada listelenmiştir:

1. Temel Python Bilgisi
2. Lise Matematik
3. Para: Yaklaşık 250 dolar kullandım
4. Öğrenme dürtüsü

Yolculuğumda, TensorFlow ve Machine-Learning ve Deep-Learning Theory'yi öğrenmek için ağırlıklı olarak 2 materyal kullandım.

1. Kullandığım ana malzeme, Daniel Bourke tarafından yaratılan harika kurstu . Bu kurs güzelce yapılmış ve zarif bir şekilde açıklanmıştır. Kurs biraz uzun ve kurstaki her bölümün sonuna doğru, tekrarlayıcı olduğu için temelleri öğrendikten sonra kodlamayı bıraktım.
2. Kullandığım ikinci malzeme Aurélien Géron'un bir kitabıydı . Bu kitap, bilmeniz gereken her şeyi ve hatta daha fazla bilgiyi içeriyor. Bu kitap, istediğiniz kadar yeni başlayanlar için uygun olmayabilecek karmaşık konuları içermektedir.

1. Coursera aboneliğiniz varsa, Laurence Moroney'nin bu kursu kesinlikle en iyi seçenektir. Laurence Moroney, Google'da yapay zekanın bile lideri!
2. Derin Öğrenme Teorisini Öğrenmek İçin 3Blue1Brown , YouTube'da bilmeniz gereken her şeyi ücretsiz olarak kapsayan harika bir seri oluşturdu!

Daniel Bourke'un Usta Olmaya Sıfır Kursunu bitirdikten sonra sınava hazırlanmaya başladım. Kaggle'da veri setlerini bulup modelleyerek sınava hazırlandım .

Google tarafından sağlanan Sertifikasyon El Kitabındaki her şeyi bildiğinizden emin olmayı unutmayın . El kitabındaki her şeyi anladığımdan emin olmak için bir Google Colab Jupyter Not Defteri oluşturdum ve her şeyi kodladım.

Gerekli Beceriler

Sınavı geçmek için anlamanız gerekenlerin özeti.

• Derin Öğrenme Teorisini bir dereceye kadar anlayın
• Tensorflow 2'yi Python API ile kullanabilme
• Ön İşleme Verileri (Tensorflow Veri Kümeleri, CSV, JSON, görüntü verileri, zaman serisi verileri, vb.)
• Sıralı modeller kullanın
• Loss fonksiyonlarını ve Optimize Edicileri anlayın
• Overfitting ve Underfitting'i nasıl önleyeceğinizi öğrenin
• Hataları düzeltebilme (Çoğunlukla şekil hataları)
• Geri Aramaları Kullan
• Evrişimli Sinir Ağlarını Kullanın
• ImageDataGenerator'ı kullanın
• Veri Büyütme Ekle
• NLP Modelleri
• Kelime Gömmelerini Anlayın ve Kullanın
• RNN, GRU ve LSTM katmanlarını kullanın
• Zaman serisi verilerini hazırlayın
• RNN'leri ve CNN'leri kullanın
• LR'yi ayarlayın (Geri aramayı kullanın)

Yukarıdaki her şeyi yaptıktan sonra, asıl sınava girme zamanı gelecek!

Sınav hakkında bilmeniz gerekenler:

1. Sınavdaki her girişimin maliyeti 100 USD'dir.
2. Sınav bir PyCharm ortamında yapılır, bu nedenle PyCharm'ı kullanmaya hazır olun.
3. Zaman sınırı 5 saattir. Bir GPU'ya erişiminiz varsa muhtemelen 5 saat sürmeyecek olsa da, sınava girmek için yaklaşık 5 saatlik bir zaman ayırmanız harika olur.
4. Sınav sandığınız kadar zor değil. Her şeyi doğru öğrenirseniz ve TensorFlow ile Derin Öğrenmeyi gerçekten anlarsanız, sınavda başarılı olacaksınız.
5. Sınavı geçmek için %90, yani yaklaşık 23/25 veya üzeri gerekir.

Genel ipuçları

• Dokümantasyonu anlayın ve her zaman okuyun!!! Kullandığınız kodun çoğunun belgelerini okumayı unutmayın.
• Modelinizin veriler üzerinde yakınsamasına izin verin (Çağ sayısını küçük bir miktarla sınırlamayın, bunun yerine Geri Aramaların işi yapmasına izin verin)
• Geri Aramaları Kullanın, ModelCheckpoint, EarlyStopping ve ReduceLRonPlateau kullandım
• Görüntü Verilerinde her zaman Veri Büyütme kullanın, bu fazla uydurmayı durduracaktır.
• Verilere uygun değilse, modele Karmaşıklık Eklemeye Devam Edin.
• Parametre ayarının nasıl yapıldığını anlayın (Bırakma ekleme, karmaşıklık miktarını değiştirme vb.)

Sınav bittikten sonra:

Geçip geçmediğiniz size bildirilecektir. Bundan sonra, sınavı geçtiğinizi gösteren bir kimlik belgesi alacaksınız. İşte benim _ Size sınav sırasında neler olduğu hakkında pek bir şey söyleyemesem de, muhtemelen e-postayı almadan önce geçip geçmediğinizi bileceksiniz.

Şunlardan sonra ne yapılmalı:

Sınavı bitirdikten sonra her türlü modeli oluşturabilecek bilgi birikimine sahip olacaksınız, öyleyse neden uygulamayasınız? Ortaokulumda bir Bitirme projemiz var ve TensorFlow bilgimi kendi kendine giden mini bir araba yaratmak için kullanmayı planlıyorum.

Halihazırda yaptığım başka bir şey de, PyTorch adlı başka bir ünlü derin öğrenme çerçevesini öğrenmek. Başka bir fikir, derin öğrenme alanında daha derinlere dalmaya başlamaktır. GAN'lar, Otomatik Kodlayıcılar vb. gibi yeni konular hakkında bilgi edinerek bunu yapabilirsiniz. Veya Transformers gibi daha karmaşık mimariler hakkında bilgi edinmeye başlayabilirsiniz.

Okuduğunuz için teşekkürler!

Umarız bu makale size herhangi bir şekilde yardımcı olmuştur. Okuduğunuz için çok teşekkür ederim!