เอกสารนี้จะช่วยให้คุณฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้ว่าเอกสารนี้จะเน้นที่การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ แต่เอกสารนี้ยังพูดถึงการฝึกการเรียนรู้เชิงลึกในแง่มุมอื่นๆ ด้วย เช่น การใช้งานไปป์ไลน์และการเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม
เอกสารนี้จะถือว่างานแมชชีนเลิร์นนิงเป็นปัญหาที่มีแมชชีนเลิร์นนิงที่มีการควบคุมดูแลหรือปัญหาอื่นที่คล้ายกัน (เช่น การเรียนรู้ที่มีการควบคุมดูแลด้วยตนเอง) กล่าวคือ คําแนะนําบางอย่างในเอกสารนี้อาจมีผลกับโจทย์แมชชีนเลิร์นนิงประเภทอื่นๆ ด้วย
กลุ่มเป้าหมาย
เรามุ่งเป้าไปที่เอกสารนี้กับวิศวกรและนักวิจัยที่มีความรู้ ขั้นต่ําเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก หากไม่มีความรู้นั้น โปรดศึกษาหลักสูตรเร่งรัดเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
เหตุใดเราจึงเขียนเอกสารนี้
ในปัจจุบัน มีความยากลําบากและการคาดเดาที่สามารถ ทําให้เครือข่ายระบบประสาทส่วนลึกทํางานได้ดีในทางปฏิบัติ ที่แย่ไปกว่านั้น คือสูตรอาหารจริงๆ ที่ผู้คนใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีด้วยการเรียนรู้เชิงลึกจะไม่ค่อยมีการบันทึก บทความจะส่องแสงในกระบวนการที่ทําให้เกิดผลลัพธ์สุดท้ายเพื่อนําเสนอเรื่องราวที่สะอาดขึ้น และวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่แก้ไขปัญหาเชิงพาณิชย์แทบจะไม่มีเวลากลับมาพูดถึงกระบวนการทั่วไปนี้มากนัก ตําราเรียนมีแนวโน้มที่จะหลบเลี่ยงคําแนะนําที่นําไปปฏิบัติได้และให้ความสําคัญกับหลักการพื้นฐาน แม้ว่าผู้เขียนจะเคยมีประสบการณ์ที่จําเป็นในงานที่เสนอแนะก็เพื่อให้คําแนะนําที่เป็นประโยชน์
ขณะเตรียมสร้างเอกสารนี้ เราไม่พบความพยายามที่ครอบคลุมในการอธิบายวิธีได้รับผลลัพธ์ที่ดีด้วยการเรียนรู้เชิงลึก แต่กลับพบคําแนะนําจากโพสต์ในบล็อกและในโซเชียลมีเดีย แต่กลับใช้กลวิธีค้นคว้าในเอกสารประกอบเล็กๆ น้อยๆ กรณีศึกษาเกี่ยวกับโครงการหรือแผนงานเฉพาะบางอย่าง รวมถึงความสับสนครั้งใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญที่เรียนรู้เชิงลึกกับผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้น้อยกว่าซึ่งกําลังใช้วิธีการคล้ายคลึงกันซึ่งมีผลลัพธ์ที่ชัดเจนซึ่งมีอยู่เป็นจํานวนมาก อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญยอมรับทันทีว่าสิ่งที่พวกเขาทําอาจไม่สมเหตุสมผล เมื่อการเรียนรู้ในเชิงลึกเติบโตและส่งผลไปทั่วโลกมากขึ้น ชุมชนต้องการทรัพยากรมากขึ้นและครอบคลุมสูตรอาหารที่มีประโยชน์ รวมถึงรายละเอียดทางปฏิบัติทั้งหมดที่อาจจําเป็นอย่างยิ่งต่อการได้รับผลลัพธ์ที่ดี
เรามีทีมนักวิจัยและวิศวกร 5 คนที่ทํางานด้านการเรียนรู้เชิงลึกมาหลายปี พวกเราหลายคนนับตั้งแต่ต้นปี 2006 เรานําการเรียนรู้เชิงลึก มาใช้กับการรู้จําคําพูดไปจนถึงดาราศาสตร์ เอกสารนี้พัฒนามาจากการฝึกอบรมเกี่ยวกับโครงข่ายประสาท การสอนวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงใหม่ และให้คําปรึกษาเพื่อนร่วมงานเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก
เรามีความยินดีที่ได้เห็นการเรียนรู้เชิงลึกจากแนวทางแมชชีนเลิร์นนิงที่ทดลองโดยห้องทดลองเชิงวิชาการจํานวนหนึ่ง ไปจนถึงเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ที่คนหลายพันล้านคนใช้งาน อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งยังอยู่ในระดับฝึกหัดในสาขาวิศวกรรมและเราหวังว่าเอกสารนี้จะช่วยกระตุ้นให้ผู้อื่นช่วยทําให้โปรโตคอลการทดลองของภาคสนามเป็นระบบ
เอกสารฉบับนี้มีขึ้นเนื่องจากเราพยายามหาแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกของเราเอง ซึ่งแสดงถึงความคิดเห็นของเราขณะเขียน ไม่ใช่ความจริงตามวัตถุประสงค์ใดๆ ความพยายามของเราในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ทําให้เรามุ่งเน้นที่คําแนะนําของเราเป็นพิเศษ แต่ยังมีประเด็นที่สําคัญอื่นๆ ที่เราพบในงานของเราด้วย (หรือพบว่าเกิดข้อผิดพลาด) เราตั้งใจให้งานนี้เป็นเอกสารที่มีชีวิตและเติบโตไปพร้อมๆ กับความเชื่อที่มีการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่น เอกสารการแก้ไขข้อบกพร่องและการบรรเทาความล้มเหลวของการฝึกจะเขียนไม่ได้เมื่อ 2 ปีที่แล้ว เนื่องจากพิจารณาจากผลลัพธ์ล่าสุดและการตรวจสอบที่ดําเนินอยู่
แน่นอนว่าคําแนะนําบางส่วนของเราจําเป็นต้องได้รับการอัปเดตเพื่อให้ได้ผลลัพธ์และเวิร์กโฟลว์ที่ดีขึ้น เราไม่รู้โจทย์การเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสมที่สุด แต่เมื่อชุมชนเริ่มเขียนกระบวนการและโต้เถียงกัน เราก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะไม่พบ ด้วยเหตุนี้ เราจึงขอแนะนําให้ผู้อ่านที่มีปัญหาเกี่ยวกับคําแนะนําในการสร้างวิดีโอแนะนําทางเลือกให้แก่พวกเขา พร้อมหลักฐานที่น่าเชื่อถือเพื่อให้เราอัปเดตเพลย์บุ๊ก นอกจากนี้ เรายังอยากเห็นคําแนะนําและ Playbook ทางเลือกอื่นๆ ที่อาจมีคําแนะนําอื่นๆ เพื่อให้เรานําแนวทางปฏิบัติแนะนําไปปฏิบัติจริงในฐานะชุมชนได้
เกี่ยวกับอีโมจิรูปหุ่นยนต์
อีโมจิ 🤖 หุ่นยนต์พูดถึงด้านที่เราต้องการค้นคว้าเพิ่มเติม หลังจากที่พยายามเขียน Playbook แล้ว ทุกอย่างก็ชัดเจนขึ้นว่าสามารถค้นหาคําถามด้านการวิจัยที่น่าสนใจและถูกละเลยในเวชปฏิบัติการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร