Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 31

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Lezione 20. Parallelismo speculativo e Leiserchess



20. Parallelismo speculativo e Leiserchess

In questo video di YouTube intitolato "20. Parallelismo speculativo e Leiserchess", l'istruttore introduce il concetto di parallelismo speculativo, che consiste essenzialmente nell'indovinare preventivamente che determinate attività possono essere eseguite in parallelo e possono portare a un codice più veloce. Tuttavia, l'oratore avverte che questo codice non è deterministico e dovrebbe essere utilizzato solo quando necessario, avvertendo anche di non utilizzarlo nei casi in cui potrebbe essere utilizzato un codice seriale migliore. Una parte significativa del video ruota attorno alla discussione delle ricerche parallele alfa-beta, che comporta la potatura dell'albero del gioco per ottimizzare i tempi di ricerca, e parla anche delle diverse strutture di dati ed euristiche utilizzate nel processo di valutazione degli algoritmi di ricerca, in particolare per evitare il ciclo e la quiescenza. ricerca. Il video tocca anche i vantaggi dell'approfondimento iterativo e il modo in cui porta a un migliore ordinamento delle mosse per le ricerche, discutendo anche dell'hashing di Zobrist, una tecnica di ottimizzazione utilizzata negli algoritmi di ricerca che implica un valore hash univoco per ogni posizione sulla scacchiera con gli stessi pezzi.

Questo video illustra anche varie tecniche di ottimizzazione per i motori di scacchi come le tabelle di trasposizione, le riduzioni delle mosse tardive e l'utilizzo di bitboard per la generazione delle mosse. Il relatore affronta anche l'argomento del "parallelismo speculativo e Leiserchess" dove consiglia ai programmatori di valutare se una mossa influisce sul percorso del laser e di seguire la "copertura laser". L'oratore suggerisce di lasciare le vecchie rappresentazioni nel codice e di utilizzare programmi per testare le modifiche. Hanno anche sviluppato un'euristica per misurare la vicinanza di un laser al re in Leiserchess. Altri suggerimenti per l'ottimizzazione includono la ricerca di un modo migliore per valutare la vicinanza dell'avversario al laser del giocatore e l'ottimizzazione dell'ordinamento delle mosse. Infine, viene discussa l'importanza di eseguire correttamente il refactoring e testare il codice.

  • 00:00:00 In questa sezione, l'istruttore introduce il concetto di parallelismo speculativo come un modo per ottimizzare il codice e renderlo più veloce. Ciò implica indovinare che determinate attività possono essere eseguite in parallelo, anche se sono intrinsecamente seriali, il che può comportare uno spreco di sforzi se l'ipotesi si rivela errata. L'istruttore fornisce un esempio di sogliatura di una somma e mostra una semplice ottimizzazione chiudendo in anticipo se la somma parziale supera mai una soglia, sebbene ciò introduca un ramo prevedibile che potrebbe ancora rallentare il codice.

  • 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute su come mitigare il problema di aggiungere troppo nel ciclo interno quando si opera in parallelo. Spiegano che lo strip mining può essere utilizzato per sostituire il ciclo di n iterazioni con un ciclo di n su quattro iterazioni con un ciclo interno di quattro iterazioni, controllando anche se la soglia è stata superata ogni quarta iterazione per ridurre al minimo il costo di il controllo. Per parallelizzare un loop cortocircuitato, l'oratore aggiunge un flag di interruzione al codice e lo utilizza in modo ricorsivo per verificare se la somma è maggiore di un limite e non è stata interrotta prima di impostare il flag su true. Controllando la bandiera prima di impostarla, evitano una gara di determinazione e impediscono vere gare di condivisione.

  • 00:10:00 In questa sezione, il video discute il parallelismo speculativo, ovvero quando un programma prevede che dovrà eseguire un lavoro parallelo e spawn che funzionano preventivamente. Questo codice non è deterministico e deve essere utilizzato solo a scopo di prestazione quando necessario. È essenziale reimpostare il flag di interruzione e non generare lavoro speculativo a meno che non ci siano poche altre opportunità per il parallelismo e una buona probabilità che sia necessario. Il video mette in guardia contro l'uso del parallelismo speculativo nei casi in cui potrebbe essere utilizzato un codice seriale migliore, poiché questo approccio spesso porta a più lavoro senza accelerazione. Infine, viene fatto riferimento a un teorema, che delinea che per il parallelismo, la possibilità che il lavoro non sia necessario deve essere inferiore al numero di processori utilizzati.

  • 00:15:00 In questa sezione, la discussione è incentrata sulle ricerche parallele alfa-beta, che implicano la potatura dell'albero del gioco per ottimizzare i tempi di ricerca. Burkhardt Manin ei suoi studenti hanno osservato che in un albero meglio ordinato, il grado di ogni nodo è 1 o massimo. La loro idea era di ipotizzare che la mossa migliore fosse stata selezionata dopo che il primo bambino non era riuscito a generare un limite beta. Ciò consente di cercare parallelamente i bambini rimanenti senza sprecare lavoro. L'euristica nel codice aiuta a garantire che le cose vengano eseguite nell'ordine corretto, ad esempio utilizzando l'algoritmo del peso dei giovani fratelli per selezionare la mossa migliore, anche se è a una profondità inferiore. L'algoritmo interrompe anche i calcoli secondari quando si rivelano non necessari.

  • 00:20:00 In questa sezione del video, l'oratore discute il meccanismo di arrampicarsi periodicamente sull'albero per verificare la presenza di antenati che sono stati abortiti nella parallelizzazione ed evitare di sprecare lavoro. Suggeriscono di avere un parametro contatore o voodoo per determinare la frequenza con cui controllare perché tirare su l'albero ha un costo. Il relatore parla anche delle strutture dati utilizzate nella ricerca come la tabella di trasposizione che può causare gare in parallelizzazione. Suggeriscono di replicarlo per ogni lavoratore o di bloccarlo per evitare corse di dati. Infine, l'oratore consiglia di avere un modo per disattivare la speculazione e altre parti non deterministiche del codice per eseguire il debug più facilmente.

  • 00:25:00 In questa sezione, l'oratore parla di un programma che ha quasi vinto il World Computer Chess Championship nel 1999. Hanno suggerito un cambio di regole che tutti hanno accettato, ma poi hanno perso contro il famoso computer IBM Deep Blue. Stavano funzionando su un supercomputer a 1824 nodi presso i Sandia National Labs, e la loro unica perdita fu contro Deep Blue. Hanno deciso di lasciare che ci fosse una corsa nella tabella di trasposizione nel loro programma senza includere i blocchi per accedere alla tabella perché rallenterebbe il programma. Hanno calcolato che le probabilità di una corsa che influivano sul valore che avrebbero scelto e alla fine sul risultato del torneo erano basse.

  • 00:30:00 In questa sezione del video, il relatore discute tre strutture di dati importanti per il processo decisionale nell'IA degli scacchi. La prima è l'euristica "killer", che tiene traccia delle mosse migliori a una data profondità di codice e tende ad essere di natura ripetitiva. La seconda è la tabella delle "mosse migliori", che ordina tutte le mosse di ordine inferiore in base a dati statistici. Entrambe le strutture dati sono condivise e devono essere gestite correttamente durante la parallelizzazione del codice. La struttura dati finale è il libro di apertura, che pre-calcola le mosse migliori all'inizio del gioco. Tuttavia, l'oratore suggerisce che ci sono frutti meno pendenti rispetto al libro di apertura e che statisticamente, la maggior parte dei giochi non dura abbastanza a lungo perché un libro di apertura sia vantaggioso.

  • 00:35:00 In questa sezione, il relatore discute la strategia di costruzione di libri di apertura in Leiserchess, un gioco in cui le squadre cercano di creare i bot più forti che giocano a scacchi. Il relatore osserva che alcune squadre hanno avuto successo creando un forte libro di apertura che consente loro di vincere grazie a un inizio fantastico. Suggeriscono anche che è più efficace tenere libri di apertura separati per ogni lato piuttosto che usarne uno per entrambi. Inoltre, il relatore consiglia di aggiungere una leggera casualità al codice per evitare la prevedibilità, ma avverte che non è necessario ottimizzarlo durante la beta uno. Infine, suggeriscono la strategia dell'approfondimento iterativo che prevede l'esecuzione di ricerche a diverse profondità fino allo scadere del controllo temporale. L'oratore osserva che questa è una buona strategia poiché la quantità di lavoro con ogni profondità cresce in modo esponenziale, ma le informazioni importanti vengono accumulate durante le prime profondità.

  • 00:40:00 In questa sezione, il video approfondisce i vantaggi dell'approfondimento iterativo e come porta a un migliore ordinamento delle mosse per le ricerche. Passando attraverso l'approfondimento iterativo, la tabella di trasposizione può memorizzare le migliori informazioni sull'ordinamento delle mosse per tutte le posizioni intermedie, rendendo la potatura più efficace a una profondità maggiore. Inoltre, facendo un approfondimento iterativo, fornisce anche un buon meccanismo per il controllo del tempo. Il video tocca anche il database di gioco e perché la creazione di un database di fine partita è vantaggiosa, discutendo anche di come evitare di scorrere in un database di fine partita memorizzando la distanza dall'accoppiamento piuttosto che un semplice valore booleano.

  • 00:45:00 In questa sezione, il relatore discute diverse euristiche utilizzate nel processo di valutazione degli algoritmi di ricerca, in particolare per evitare cicli e ricerche di quiescenza. L'oratore menziona l'importanza di mantenere la distanza dalla vittoria ed evitare di pedalare cercando una distanza di vittoria inferiore di uno rispetto alla distanza attuale. Un'altra euristica utilizzata è la potatura della mossa, dove stare fermi di solito non è buono come fare una mossa, e la potatura senza mossa, dove viene applicata la mossa nulla per semplificare la ricerca quando una posizione è così buona che anche non fare nulla risulterebbe in una vittoria . L'oratore discute anche di Zoogs Wang in Chess e di come le estensioni di mossa vengono utilizzate nella ricerca di bugie di Chess quando c'è solo una mossa forzata.

  • 00:50:00 In questa sezione, il relatore parla dell'uso di una tabella di trasposizione in un algoritmo di ricerca, che in realtà è un dag (grafico aciclico orientato) poiché la stessa posizione può essere raggiunta attraverso mosse trasposte. La tabella di trasposizione memorizza i punteggi di qualità determinati dalla profondità cercata per stabilire il valore di una mossa per evitare di cercare nuovamente la stessa posizione. È fondamentale non utilizzare mosse di qualità troppo bassa poiché non consentirà una ricerca completa e il valore memorizzato potrebbe essere meno accurato. Inoltre, viene utilizzato un codice speciale per memorizzare le posizioni di accoppiamento calcolate sottraendo un numero molto grande dalla profondità per raggiungere l'accoppiamento. Viene discussa anche l'hashing Zobrist, una tecnica di ottimizzazione utilizzata negli algoritmi di ricerca, che prevede un valore hash univoco per ogni posizione sulla scacchiera con gli stessi pezzi.

  • 00:55:00 In questa sezione, il professor Leiserson spiega il concetto di hashing Zobrist, che viene utilizzato per aggiornare in modo efficiente una funzione hash che rappresenta la posizione di diversi pezzi su una scacchiera. La funzione hash comporta la generazione di una tabella di numeri casuali corrispondenti a diverse combinazioni di tipo di pezzo, riga, colonna e orientamento. La funzione hash utilizza le operazioni XOR per calcolare l'hash prendendo lo XOR dei valori di tutti i pezzi e i loro orientamenti. L'hashing di Zobrist sfrutta la proprietà XOR per rimuovere i pezzi dalla funzione hash eseguendo lo XOR del valore del pezzo rimosso per ottenere l'hash per i pezzi rimanenti. Ciò consente un aggiornamento economico ed efficiente della funzione hash con solo due operazioni XOR per ogni mossa effettuata.

  • 01:00:00 In questa sezione, il relatore discute varie tecniche di ottimizzazione per i motori scacchistici. Parla della tabella di trasposizione, che memorizza le registrazioni della chiave Zobrist di una mossa, del punteggio, della qualità e del tipo di rilegatura, e fa invecchiare le mosse più vecchie. Inoltre, menziona il concetto di riduzione delle mosse in ritardo, in cui le mosse meno promettenti vengono ricercate meno a fondo per risparmiare tempo. L'oratore parla anche della rappresentazione del tabellone e di come l'uso di bitboard può accelerare la generazione di mosse e altri concetti di scacchi usando trucchi per eseguire in modo efficiente operazioni come lo spostamento e il conteggio dei bit.

  • 01:05:00 In questa sezione, il relatore discute il tema del "parallelismo speculativo e Leiserchess". Spiega che una delle principali ottimizzazioni che si possono fare quando si ha a che fare con un laser è valutare se un movimento influisce o meno sul percorso del laser. Inoltre, l'oratore suggerisce di cercare la "copertura laser" in quanto è molto costosa. Consiglia inoltre ai programmatori di lasciare la vecchia rappresentazione nel codice e inserire affermazioni che dicono che le cose sono equivalenti e di utilizzare programmi come Perfectiy per sapere se hanno apportato modifiche. Infine, discute di come dovrebbe funzionare il programma in termini di avvicinamento del laser al Re e dell'importanza della posizione nel gioco.

  • 01:10:00 In questa sezione, l'oratore discute una nuova euristica che hanno sviluppato per misurare quanto si avvicina un laser al re di un avversario in Leiserchess. Valutano ogni mossa calcolando la distanza del laser dal re, contando uno per ogni posizione in cui si allontana e un valore extra se rimbalza su un avversario. Prendono il numero minimo che possono ottenere in ogni casella e usano un moltiplicatore per valutare quanto è bello essere vicino al re. Sommano tutto e lo moltiplicano per un moltiplicatore costante magico per rappresentare il valore come frazione di una pedina. Il numero risultante varia in media fino a circa quattro.

  • 01:15:00 In questa sezione, l'oratore discute vari modi in cui l'efficienza del motore scacchistico potrebbe essere migliorata. Un suggerimento è trovare un modo migliore per valutare la vicinanza dell'avversario al laser del giocatore, poiché il metodo attuale è computazionalmente costoso. Un'altra area di ottimizzazione è l'ordinamento delle mosse, che può anche essere costoso, soprattutto se ci sono molte mosse da vagliare. L'oratore suggerisce di trovare un modo per ottimizzare l'ordinamento in modo da ordinare solo le mosse rilevanti ed evitare l'ordinamento non necessario. L'oratore menziona anche che cambiare le rappresentazioni per il tabellone può essere un processo doloroso, ma ci sono alternative alla rappresentazione del tabellone che potrebbero essere più efficienti.

  • 01:20:00 In questa sezione, il video discute l'importanza del refactoring del codice e del corretto test per garantire che le modifiche vengano apportate correttamente senza violare il codice. Il relatore suggerisce di eseguire il refactoring degli accessi della scheda a una chiamata di funzione prima di modificarla per rendere più semplice la modifica della rappresentazione della scheda senza un refactoring esteso. Un test adeguato è essenziale anche per garantire che le modifiche siano corrette e non rompano il codice, ed è importante rendere il codice deterministico per evitare imprevedibilità. L'oratore menziona anche una conferenza imminente di John Bentley come una preziosa opportunità per incontrare una celebrità e saperne di più sul campo.
 

Lezione 21. Messa a punto di un algoritmo TSP



Lezione 21. Messa a punto di un algoritmo TSP

Questo video di YouTube si concentra sul problema del venditore ambulante (TSP), un problema NP-hard che esiste da molti anni. L'oratore passa attraverso vari algoritmi e approcci per ottimizzare lo spazio di ricerca e potare la ricerca per rendere più veloce l'algoritmo TSP, come l'implementazione di un algoritmo di spanning tree minimo migliore, l'abilitazione dell'ottimizzazione del compilatore e la modifica del calcolo della distanza per utilizzare un algoritmo di ricerca della tabella. La necessità di limitare lo spazio di ricerca e pensare in modo creativo per ottimizzare i programmi in termini di velocità e prestazioni è sottolineata in tutto il video, che fornisce preziose informazioni sulla risoluzione di TSP e altri problemi correlati.

In questo video, il relatore discute varie tecniche per ottimizzare l'algoritmo TSP, come la memorizzazione nella cache, la valutazione pigra e l'archiviazione dei dati in una tabella hash, sottolineando l'importanza dei dati empirici rispetto all'intuizione. Condivide anche la sua esperienza nella risoluzione del problema TSP e l'importanza dell'ingegneria delle prestazioni nella sua professione. Il relatore fornisce approfondimenti sul processo di ottimizzazione del codice, inclusi lo sviluppo incrementale e la generazione ricorsiva, e incoraggia il pubblico a utilizzare queste tecniche poiché sono facili da implementare. Infine, il relatore esprime la sua gratitudine per il perseguimento dell'ingegneria delle prestazioni e lo sviluppo di algoritmi che migliorano vari servizi Google, nonché per le amicizie che ha stretto durante la sua carriera.

  • 00:00:00 In questa sezione, John Bentley introduce il problema del venditore ambulante (TSP), che è un problema NP-difficile che esiste da molti anni. Descrive la sua esperienza con il problema e come se ne è appassionato oltre 40 anni fa. Discute quindi una soluzione ricorsiva per enumerare tutti i sottoinsiemi di un insieme e spiega il processo di conteggio degli interi in un insieme. Osserva che questo metodo non si generalizza bene ma fornisce principi che aiuteranno a sviluppare algoritmi sempre più veloci per TSP.

  • 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come generare tutti gli insiemi di dimensione M in modo ricorsivo. L'approccio consiste nell'iniziare con un insieme di dimensione n-1 ed enumerare tutti gli insiemi di dimensione M con l'aggiunta di uno zero alla fine. Il numero di serie con uno zero alla fine viene calcolato portando 2 alla potenza di M meno uno. Lo schizzo ricorsivo è illustrato con un esempio in cui ogni sottoinsieme viene contato all'indietro da zero, aggiunto con uno alla fine. Il codice per questo algoritmo è semplice e può essere implementato nella maggior parte dei linguaggi di programmazione. L'oratore incoraggia il pubblico a porre domande e parlare, dicendo che la loro creatività potrebbe essere stata eliminata dal sistema educativo. Il resto del video copre il problema del venditore ambulante e come sviluppare un algoritmo efficiente per esso.

  • 00:10:00 In questa sezione, il relatore parla del problema del commesso viaggiatore (TSP) e della sua importanza come problema prototipico nell'informatica che è stato uno dei primi problemi a essere dimostrato come NP-hard. L'oratore condivide un aneddoto personale su come si è interessato al problema quando il suo collega ha discusso delle loro lotte per risolvere un TSP in 16 punti nella loro tesi di dottorato. L'oratore discute quindi di come ha scritto un programma per risolvere lo stesso problema 20 anni dopo, che è diventato un argomento popolare in un corso di algoritmi alla Lehigh University, portando a ulteriori esplorazioni su come l'ingegneria delle prestazioni è cambiata in 40 anni.

  • 00:15:00 In questa sezione, il relatore spiega un algoritmo ricorsivo in un semplice programma C per generare tutte le permutazioni fattoriali di n città per trovare il miglior tour. Il fattore di ramificazione dell'albero sarà 9 in ogni nodo, risultando in un grande albero per n=10 con 10 possibili combinazioni fattoriali. Il programma controlla la somma delle distanze tra le città per ogni permutazione e salva la somma minima trovata fino a quel momento. Il programma funziona correttamente, ma la sua velocità per n=10 non è chiara.

  • 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute il tempo necessario per eseguire le permutazioni e suggerisce vari modi per rendere il programma più veloce. Spiega quanto velocemente ci vuole per eseguire quattro permutazioni su un laptop veloce e come il tempo aumenta notevolmente man mano che le permutazioni aumentano. Considera anche modi per velocizzare il programma, come scegliere un inizio e ignorare tutti gli altri o utilizzare la parallelizzazione. Inoltre, menziona la possibilità di ottimizzare il programma con i compilatori, in particolare con GCC e -o3. Infine, discute i vantaggi di avere macchine più veloci e tempi di CPU più rapidi.

  • 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute quanto può diventare più veloce l'algoritmo TSP attraverso varie ottimizzazioni. Ad esempio, la semplice abilitazione delle ottimizzazioni del compilatore può comportare un aumento delle prestazioni fino a un fattore 25. Inoltre, poiché l'hardware è migliorato nel corso degli anni, l'ottimizzazione del kernel può produrre una velocità di clock più elevata, percorsi dati più ampi e pipeline più profonde, risultando in un'accelerazione di un fattore 150. Inoltre, la modifica del calcolo della distanza per utilizzare un algoritmo di ricerca della tabella può portare a un fattore di accelerazione da 2,5 a 3. Nel complesso, anche se la vecchia intuizione sulle prestazioni potrebbe non essere più valida, attenzione la modellazione può determinare gli effetti di varie ottimizzazioni sull'algoritmo TSP.

  • 00:30:00 In questa sezione, il relatore spiega diversi modi per ottimizzare un algoritmo induttivo per calcolare la stessa somma più volte per evitare di calcolare ripetutamente gli stessi pezzi. L'oratore mostra anche i tempi di esecuzione dei quattro algoritmi e spiega come andare più veloci, ad esempio utilizzando una macchina migliore e utilizzando ciascun fattore di en per creare la dimensione del problema di uno nello stesso lasso di tempo. Spiegano anche come risolvere un problema di venditore ambulante e mostrano che il tour ottimale ha un aspetto diverso su vari lati del problema. Il relatore conclude incoraggiando la risoluzione del problema nonostante la sua lunga autonomia.

  • 00:35:00 In questa sezione, l'oratore discute la grandezza di 52 fattoriale e spiega come sia più veloce di qualsiasi funzione esponenziale. Spiega che è approssimativamente 2 alla 225a potenza o 10 alla 67a, che è un numero enorme. Per dirla in termini quotidiani, fa l'esempio del conto alla rovescia di 52 nanosecondi fattoriali e fa un passo avanti ogni milione di anni, per poi girare intorno all'equatore e prendere una goccia d'acqua dall'Oceano Pacifico. Quindi sottolinea la necessità di limitare lo spazio di ricerca e potare la ricerca per risolvere questi problemi in modo efficiente.

  • 00:40:00 In questa sezione, l'oratore presenta un problema datogli da sua figlia da risolvere. Il problema è trovare tutte le permutazioni dei 9 numeri interi da 1 a 9 tali che ogni sottostringa iniziale di lunghezza m sia divisibile per M in modo che l'intera cosa sia divisibile per 9. L'oratore suggerisce di pensare prima di scrivere un programma per risolvere il problema . Quindi discute un programma nel linguaggio di programmazione AWK che utilizza stringhe e procedure ricorsive per generare tutte le possibili permutazioni. L'esecuzione di questo programma richiederebbe circa 49! complessità temporale.

  • 00:45:00 In questa sezione, il relatore discute su come ottimizzare lo spazio di ricerca durante la ricerca di una stringa specifica utilizzando un programma. Lo dimostra attraverso un esempio di ricerca di una stringa con proprietà specifiche, come essere divisibile per determinati numeri e contenere determinati numeri in posizioni specifiche. Definendo le proprietà che devono essere presenti nella stringa vincente, lo spazio di ricerca può essere notevolmente ridotto da un terzo di milione a mezzo migliaio di scelte possibili. Ciò evidenzia l'importanza di potare la ricerca per accelerare il processo. Il relatore sottolinea la necessità di pensare a come ottimizzare i programmi per velocità e prestazioni.

  • 00:50:00 In questa sezione, il relatore discute i modi per sfoltire la ricerca al fine di rendere più veloce l'algoritmo TSP. Un modo per sfoltire la ricerca è non continuare a fare ciò che non funziona, cioè, se la somma risulta essere maggiore della somma minima aggiungendone dell'altro, allora interrompi la ricerca. Questo metodo può rendere l'algoritmo più veloce sulla stessa macchina impiegando meno tempo. Tuttavia, il relatore introduce anche altre idee per potare la ricerca e ottenere un limite inferiore, come calcolare un percorso TSP o un albero di copertura minimo, che sono più potenti ma anche più costosi.

  • 00:55:00 In questa sezione, il relatore discute come migliorare il limite inferiore per TSP implementando un migliore algoritmo di spanning tree minimo poiché è qui che viene impiegata la maggior parte del tempo di calcolo. Usa il parallelismo con una rappresentazione con maschera di bit del sottoinsieme di città per calcolare l'MST in modo rapido ed efficiente. Anche se il calcolo dell'MST richiede n tempo quadrato, questo metodo è un potente meccanismo di potatura che porta a una maggiore velocità del programma. Dopo diverse prove e il superamento delle sfide, il programma passa da 17 secondi a 0 secondi, consentendo l'elaborazione di set di dati più grandi con facilità.

  • 01:00:00 In questa sezione, il relatore descrive il suo esperimento per ottimizzare l'algoritmo TSP implementando la valutazione pigra, memorizzando i dati in una tabella hash e utilizzando un tour iniziale migliore con una ricerca più intelligente. Discute i vantaggi della memorizzazione nella cache e come ottimizzare le prestazioni dell'algoritmo sperimentando e testando diversi approcci. L'oratore sottolinea che l'ingegneria delle prestazioni dovrebbe basarsi su dati empirici e che l'intuizione è spesso sbagliata. Cita anche la scalata del Monte Monadnock e la differenza tra algoritmi prevedibili e imprevedibili.

  • 01:05:00 In questa sezione del video, il relatore spiega come rendere più intelligente la ricerca dell'algoritmo TSP guidandolo più rapidamente alla città di partenza iniziale, piuttosto che utilizzare semplicemente un tour casuale. Utilizzando un semplice ordinamento per inserzione e visitando prima le 30 città più vicine, lo spazio di ricerca può essere ridotto, facendo una grande differenza. L'oratore condivide che nel 1997 erano felici di ottenere 230, ma in altri 20 anni, usando solo la legge di Moore, potrebbero ottenere un fattore di 1.000. Tuttavia, combinando la legge di Moore e la tecnologia del compilatore con tutti gli algoritmi, sono stati in grado di arrivare fino a 52. L'oratore sottolinea che tutto ciò che hanno condiviso potrebbe essere ottenuto con 160 righe di codice, e tutte queste cose rientrano nell'ambito di pratica di qualcuno che ha completato questa classe.

  • 01:10:00 In questa sezione, il relatore discute diverse tecniche per l'ottimizzazione del codice, come la memorizzazione nella cache, il precalcolo e l'archiviazione dei risultati per evitare lavoro non necessario. Sottolinea inoltre l'importanza dello sviluppo software incrementale e il potere della generazione ricorsiva. L'oratore afferma che alcune delle tecniche che discute sono trattate in un vecchio libro che ha scritto sull'ottimizzazione del codice, ma alcune delle idee si applicano ancora oggi. Afferma inoltre di aver utilizzato molti strumenti dietro le quinte, come profiler e modelli di costo, per eseguire esperimenti e stimare i costi. Infine, incoraggia il pubblico a esplorare e utilizzare queste tecniche, poiché sono facili da implementare nella pratica.

  • 01:15:00 In questa sezione, il relatore discute vari argomenti, che vanno dalla potatura alfa-beta al problema delle collisioni di hashing. L'oratore condivide anche la sua esperienza nella risoluzione del problema del venditore ambulante con il suo collega nei primi anni '90. Sono stati in grado di risolvere il problema di 48 capitali di stato e ne sono rimasti entusiasti. L'oratore sottolinea anche l'importanza dell'ingegneria delle prestazioni nella sua professione e menziona il suo coinvolgimento in vari sistemi computazionali, tra cui il gerrymandering automatizzato e la codifica delle chiamate telefoniche. Nel complesso, la sezione fornisce approfondimenti sulla vasta esperienza dell'oratore nella programmazione di computer e sulle sue prospettive su varie tecniche e problemi.

  • 01:20:00 In questa sezione, l'oratore esprime la sua gratitudine per aver perseguito l'ingegneria delle prestazioni come stile di vita. Afferma che gli ha permesso di sviluppare algoritmi che migliorano vari servizi Google, il che è stato immensamente soddisfacente e appagante per lui. L'oratore esprime anche la sua gratitudine per le amicizie che ha stretto durante la sua carriera e spera che l'ingegneria delle prestazioni possa essere buona per gli altri come lo è stata per lui.
 

Lezione 22. Ottimizzazione del grafico



Lezione 22. Ottimizzazione del grafico

Il video discute il concetto di grafico, i vari modi di rappresentarlo e le tecniche di ottimizzazione per migliorare l'efficienza degli algoritmi grafici. Il relatore esplora le applicazioni dei grafici nella modellazione delle relazioni e nella ricerca del percorso più breve o del modo più economico per raggiungere una destinazione, insieme a modi ottimali per archiviare i grafici in memoria per aggiungere, eliminare o scansionare i bordi. Il video copre anche l'ottimizzazione delle prestazioni della cache nelle ricerche di grafici utilizzando vettori di bit, insieme all'implementazione dell'algoritmo di ricerca parallela in ampiezza con somme di prefissi per filtrare i valori negativi. Infine, il relatore parla dei loro esperimenti su un grafico casuale con dieci milioni di vertici e cento milioni di spigoli, sottolineando l'importanza del determinismo nel codice per garantire affidabilità e coerenza.

Il video illustra anche varie tecniche di ottimizzazione del grafico, inclusa l'implementazione dell'operatore min destro, il codice BFS parallelo deterministico, la tecnica di ottimizzazione della direzione e la compressione del grafico. La tecnica di ottimizzazione della direzione prevede un approccio dal basso verso l'alto per esplorare i bordi in entrata quando la frontiera è grande ed è stata applicata ad altri algoritmi di grafi, mentre la compressione del grafo mira a ridurre l'utilizzo della memoria codificando le differenze tra bordi consecutivi e riducendo il numero di bit utilizzati per memorizzare questi valori. Inoltre, il video sottolinea l'importanza di testare le ottimizzazioni su diversi tipi di grafici per determinare dove funzionano bene e dove no.

  • 00:00:00 In questa sezione, l'istruttore introduce il concetto di grafico e spiega vari modi di rappresentarlo e utilizzarlo per modellare le relazioni tra gli oggetti. Gli esempi includono social network, reti proteiche e il web mondiale. I vertici e gli spigoli possono essere pesati e diretti e possono avere metadati e tipi. L'istruttore presenta anche applicazioni di grafici per trovare il percorso più breve da una città all'altra o il modo più economico per raggiungere una destinazione. Infine, la lezione copre le tecniche di ottimizzazione dei grafi come la compressione e il riordino per migliorare l'efficienza degli algoritmi dei grafi.

  • 00:05:00 In questa sezione, il relatore evidenzia varie applicazioni dell'ottimizzazione dei grafici, comprese le query sui social network come la ricerca di amici comuni o prodotti di interesse, il clustering per il rilevamento della comunità o il rilevamento di siti Web fraudolenti, la connettomica per studiare la struttura del cervello, e la segmentazione delle immagini nella visione artificiale. Il relatore spiega anche due modi per rappresentare un grafico in memoria: la matrice di adiacenza, che richiede uno spazio di ordine N al quadrato, e la rappresentazione della lista degli archi, che richiede uno spazio di ordine M.

  • 00:10:00 In questa sezione del video, sono stati discussi i diversi modi di rappresentare un grafico, incluso il formato dell'elenco di adiacenza e il formato della riga sparsa compressa. Il formato dell'elenco di adiacenza implica un array di puntatori, in cui ogni puntatore punta a un elenco collegato che memorizza i bordi per quel vertice. Questo ha un requisito di spazio di O (n + m), ma potrebbe avere problemi di prestazioni a causa dell'accesso casuale alla memoria. D'altra parte, il formato di riga sparsa compresso ha un utilizzo dello spazio di O(n + m) e consente un calcolo efficiente del grado di un vertice. Inoltre, i valori oi pesi sui bordi possono essere memorizzati in un array aggiuntivo.

  • 00:15:00 In questa sezione, il video discute i compromessi in diverse rappresentazioni grafiche tra cui il costo di archiviazione, la scansione del grafico, l'aggiunta di un bordo, l'eliminazione di un bordo e la ricerca di tutti i vicini di un particolare vertice. La matrice di adiacenza ha un costo di archiviazione di O(n^2), mentre l'aggiunta e l'eliminazione di archi è O(1). Per l'elenco degli archi, il costo è O(m) per la scansione del grafico e O(1) per l'aggiunta di un arco. L'eliminazione di un arco è O(m). Il grado di V è necessario per aggiungere o eliminare un arco nell'elenco JCU, con un costo di archiviazione di O(m+n). Nel peggiore dei casi, l'aggiunta di un bordo nel formato di riga sparso compresso può costare fino a O(m+n). Trovare tutti i vicini di un particolare vertice è O(n) per la matrice di adiacenza, O(m) per l'elenco degli spigoli e O(grado di V) per l'elenco di adiacenza.

  • 00:20:00 In questa sezione, l'oratore esamina vari modi per rappresentare i grafici, tra cui la matrice di adiacenza, l'elenco dei bordi, l'elenco JCL e il formato CSR (Compressed Sparse Row). Spiega che la CSR è la soluzione migliore per gestire i grafici sparsi negli algoritmi statici in cui non è necessario aggiornare il grafico. Questo perché tutti i vicini di un vertice sono archiviati in modo contiguo nella memoria, facilitando la scansione. Osserva inoltre che i grafici del mondo reale tendono ad essere sparsi e hanno una distribuzione del grado della legge di potenza, il che significa che la maggior parte dei vertici ha un grado basso e alcuni hanno un grado molto alto.

  • 00:25:00 In questa sezione, l'istruttore discute l'ottimizzazione del grafico e l'implementazione dell'algoritmo di ricerca in ampiezza. Con una distribuzione dei gradi distorta nei grafici, l'esecuzione di un algoritmo parallelizzato tra i vertici può causare problemi di squilibrio del carico a causa del numero variabile di bordi che hanno. L'algoritmo di ricerca in ampiezza viene utilizzato per visitare i vertici in ordine di distanza dal vertice di origine e l'output può includere la segnalazione dei vertici visitati nell'ordine in cui sono stati visitati, la distanza da ciascun vertice al vertice di origine e la generazione di un albero di ricerca in ampiezza in cui ogni vertice nell'albero ha un genitore nel livello precedente di ricerca in ampiezza. L'algoritmo BFS seriale inizializza le distanze all'infinito, crea una struttura di dati della coda, imposta la distanza del percorso su zero e la posiziona sulla coda. L'algoritmo continua a iterare fino a quando non rimangono più vertici nella coda. Il lavoro necessario per questo algoritmo è discusso in termini di N e M.

  • 00:30:00 In questa sezione, il relatore discute l'implementazione di un algoritmo BFS seriale utilizzando il formato di riga sparso compresso. L'algoritmo prevede l'inizializzazione di due array, parent e Q, l'inserimento di un vertice di origine nella coda e l'iterazione dei vicini del vertice corrente. Tuttavia, la parte più costosa del codice è l'accesso a parent of neighbor, che costituisce un accesso casuale alla memoria. Ciò si traduce in una mancanza di cache quasi ogni volta e può portare a prestazioni più lente. L'accesso all'array di indirizzi è per lo più sequenziale, richiedendo solo un accesso casuale all'array edge per vertice, rendendolo più compatibile con la cache. Il lavoro complessivo dell'algoritmo è determinato nell'ordine M + N.

  • 00:35:00 In questa sezione, il relatore discute l'analisi e l'ottimizzazione delle prestazioni della cache nell'ottimizzazione dei grafici. L'analisi analizza il modo in cui si verificano cache miss durante l'inizializzazione sequenziale di un array, l'eliminazione dalla coda dei vertici dalla parte anteriore di una coda, il calcolo dei gradi e l'accesso agli offset e agli edge array. L'ottimizzazione prevede l'uso di un vettore di bit per memorizzare se un vertice è stato ancora esplorato, che è una variabile a un bit per ridurre i mancati riscontri nella cache dall'accesso a un array con informazioni padre. Questa ottimizzazione riduce i cache miss dall'accesso agli array di spigoli e vertici da em fino a n.

  • 00:40:00 In questa sezione, il relatore spiega come ottimizzare le ricerche sui grafici utilizzando i vettori di bit per ridurre il numero di cache miss. L'ottimizzazione del vettore di bit comporta l'inizializzazione di un vettore di bit chiamato "visited" di dimensioni approssimativamente n su 32 e l'impostazione dei suoi bit su 0 ad eccezione del vertice di origine. Il codice utilizza la manipolazione del vettore di bit per controllare i vicini visitati e impostare i bit durante l'esplorazione di un vicino. Il relatore presenta anche un'implementazione parallela di un algoritmo di ricerca in ampiezza che opera sulle frontiere e genera un puntatore genitore per ogni vertice esplorato. L'implementazione parallela deve essere consapevole di potenziali corse quando più vertici sulla frontiera tentano di visitare lo stesso vicino e il bilanciamento del carico è necessario per garantire che ogni processore abbia all'incirca la stessa quantità di lavoro.

  • 00:45:00 In questa sezione, l'istruttore dimostra come eseguire una ricerca parallela in ampiezza su un grafico, iniziando dall'inizializzazione di tutte le voci padre in modo che siano negative. L'istruttore quindi imposta il vertice di origine in modo che sia l'indice 0 della frontiera e, mentre la dimensione della frontiera è maggiore di zero, itera su tutti i vertici della frontiera in parallelo usando una cella per il ciclo. Hanno impostato la voce "i-esima" dell'array dei gradi in modo che sia il grado del vertice sulla frontiera, eseguendo una somma di prefissi su questo array. Quindi l'istruttore ripercorre nuovamente la frontiera e controlla i vicini di ciascun vertice per vedere se è stato esplorato, eseguendo un confronto e uno scambio per scambiare il vertice con il valore originale di uno negativo nel genitore del vicino se non è stato ancora esplorato .

  • 00:50:00 In questa sezione, il video discute un algoritmo BFS (Breadth-First Search) parallelo, che opera su una somma di prefissi per filtrare i valori negativi in un array mantenendo quelli non negativi, che vengono utilizzati per generare offset univoci per un array di output tramite la somma dei prefissi. Il video analizza anche il lavoro e l'intervallo dell'algoritmo, affermando che il numero di iterazioni è limitato dal diametro del grafico, il lavoro per vertice è n e che il lavoro complessivo dell'algoritmo è theta di n più M, corrispondente il lavoro dell'algoritmo seriale.

  • 00:55:00 In questa sezione, l'oratore parla dei loro esperimenti su un grafico casuale con dieci milioni di vertici e cento milioni di spigoli e di come hanno testato il loro algoritmo su una macchina a quaranta core con hyper-threading a due vie. Spiegano anche come funziona l'hyper-threading e l'importanza di determinare se c'è non determinismo nel codice. Dimostrano come il non determinismo può essere risolto implementando processi deterministici come l'utilizzo dell'operatore write min e valori negativi per i vertici esplorati in precedenza nel codice BFS. In questo modo, l'albero BFS finale generato dal codice sarà sempre lo stesso, garantendo affidabilità e coerenza.

  • 01:00:00 In questa sezione, il relatore discute l'implementazione dell'operatore min corretto ei vantaggi dell'utilizzo di un codice BFS parallelo deterministico. L'operatore min giusto può essere implementato utilizzando un ciclo con confronto e scambio e, sebbene non sia ancora completamente deterministico, produce un albero BFS coerente. Il codice BFS parallelo deterministico è anche più facilmente sottoposto a debug e più facile da ragionare sulle sue prestazioni. Il presentatore introduce anche la tecnica di ottimizzazione della direzione, che prevede un metodo bottom-up per esplorare i bordi in arrivo quando la frontiera è ampia e molti vertici sono già stati esplorati, risparmiando sugli attraversamenti dei bordi.

  • 01:05:00 In questa sezione, il video discute le prestazioni degli approcci top-down e bottom-up in BFS, come studiato da Scott Beamer nel 2012. L'approccio top-down è più efficiente per le piccole frontiere, mentre il bottom l'approccio up-up è più efficiente per le grandi frontiere. La scelta tra questi due approcci si basa sulla dimensione della frontiera, con una soglia di n superiore a 20 che nella pratica funziona bene. Il video discute anche diversi modi per rappresentare la frontiera e confronta le prestazioni di tre diversi approcci di attraversamento, incluso l'approccio di ottimizzazione della direzione, che è sempre più veloce sia dell'approccio top-down che di quello bottom-up. L'idea di ottimizzazione della direzione è anche più generale del semplice BFS ed è stata applicata ad altri algoritmi grafici.

  • 01:10:00 In questa sezione, il relatore spiega due tecniche di ottimizzazione del grafico: ottimizzazione della direzione e compressione del grafico. L'ottimizzazione della direzione comporta la scelta tra un'implementazione sparsa o densa in base alle dimensioni della frontiera. La compressione del grafico mira a ridurre l'utilizzo della memoria codificando le differenze tra bordi consecutivi e riducendo il numero di bit utilizzati per memorizzare questi valori tramite codici a lunghezza variabile o codici a K bit. Un problema con la decodifica dei codici K bit è che coinvolge rami imprevedibili, quindi un'ottimizzazione comporta l'eliminazione del bit continuo raggruppando numeri interi che richiedono lo stesso numero di byte per codificare e utilizzando un byte di intestazione per memorizzare la dimensione del gruppo e il numero di byte necessari per decodificare ogni numero intero. Ciò aumenta leggermente l'utilizzo dello spazio ma riduce il costo della decodifica.

  • 01:15:00 In questa sezione, apprendiamo che per risparmiare spazio durante l'esecuzione di algoritmi su grafici del mondo reale grandi ma relativamente scarsi, dobbiamo decodificare i bordi al volo mentre eseguiamo il nostro algoritmo e codificarli in blocchi per evitare squilibri di carico. Gli esperimenti mostrano che questi schemi di compressione risparmiano spazio e sebbene siano solo leggermente più lenti della versione non compressa, diventano più veloci della versione non compressa quando vengono eseguiti in parallelo a causa dell'utilizzo della memoria. Infine, le ottimizzazioni per i grafici potrebbero funzionare bene per alcuni grafici ma potrebbero non funzionare bene per altri, quindi è importante testare le ottimizzazioni su diversi tipi di grafici per vedere dove funzionano bene e dove no.
 

Lezione 23. Alte prestazioni nei linguaggi dinamici



Lezione 23. Alte prestazioni nei linguaggi dinamici

Le sfide della scrittura di codice critico per le prestazioni in linguaggi tipizzati dinamicamente di alto livello sono discusse in questo video, con particolare attenzione al linguaggio di programmazione Julia. Julia mira a fornire funzionalità interattive di alto livello offrendo allo stesso livello di prestazioni dei linguaggi di livello inferiore come C e Fortran. La capacità di Julia di scrivere codice generico che funziona per più tipi, meta programmazione integrata e percorsi di codice ottimizzati lo rendono più veloce di Python in situazioni come la generazione di grandi matrici di vandermonde e codice ottimizzato per polinomi specifici in funzioni speciali. Inoltre, i percorsi di codice ottimizzati di Julia allocano le caselle molto più velocemente di Python, rendendolo una scelta migliore per gestire strutture di dati dinamiche come gli array. Infine, il video illustra le capacità multiple di invio e inferenza del tipo di Julia, consentendo l'inferenza ricorsiva di diverse versioni di una funzione per diversi argomenti e tipi.

In questo video viene anche spiegato come funziona il polimorfismo parametrico in Julia e come consente di creare infinite famiglie di tipi. Definendo un tipo parametrizzato, come un tipo punto con parametri per X e Y, e impostando tali parametri su un sottotipo reale, è possibile creare un intero insieme di tipi che possono essere "istanziati" con un particolare sottotipo. Inoltre, il relatore discute le capacità e le librerie di Julia per l'implementazione di threading, garbage collection e parallelismo della memoria distribuita, nonché la sua vasta gamma di supporto Unicode per gli identificatori. Inoltre, viene sottolineata l'importanza di avere variabili con nomi propri e descrittivi e il relatore menziona un progetto che sta esplorando la fusione della tecnologia Julia con la tecnologia Silk che potrebbe portare a nuovi sviluppi in futuro.

  • 00:00:00 In questa sezione, il relatore parla delle sfide della scrittura di codice critico per le prestazioni in linguaggi tipizzati dinamicamente di alto livello come Python e Matlab. Sebbene questi linguaggi siano popolari per il calcolo tecnico e l'esplorazione interattiva, tendono a colpire un muro di prestazioni quando si tratta di scrivere codice critico per le prestazioni. Di conseguenza, le persone usano tradizionalmente linguaggi di livello inferiore come Fortran o C come soluzione per scrivere codice critico per le prestazioni, ma questo crea un salto significativo nella complessità della codifica e perdita di generalità. L'oratore introduce quindi il linguaggio di programmazione, Julia, che mira ad essere di alto livello e interattivo come Python fornendo allo stesso livello di prestazioni di C. Julia consente agli utenti di scrivere codice generico che funziona per più tipi e mentre è stato rilasciato nel 2013, la sua recente versione 1.0 è ora stabile e offre le prestazioni promesse.

  • 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute le differenze di prestazioni tra Julia e Python durante la generazione di una grande matrice di vandermonde. Mentre Python fa affidamento su centinaia di righe di codice C per generare la matrice, operazione che richiede molto tempo a causa della complessità del codice, Julia può generare la stessa matrice con solo due cicli nidificati e nessuna dichiarazione di tipo. Julia ha anche tecniche integrate per la metaprogrammazione o la generazione di codice, consentendo una valutazione in linea molto ottimizzata per polinomi specifici in funzioni speciali. In alcuni casi, Julia può essere da due a tre volte più veloce delle librerie C e Fortran ottimizzate per funzioni speciali.

  • 00:10:00 In questa sezione, l'oratore discute di come i linguaggi di alto livello come Julia consentano trucchi per le prestazioni che sarebbero difficili da fare in linguaggi di basso livello. Spiega come Julia può essere veloce contrapponendola a Python ed evidenziando la capacità di Julia di essere completamente generica consentendo la compilazione del codice a velocità elevate. Il relatore dimostra anche come utilizzare un taccuino in Julia per calcolare la somma di un elenco di numeri e confronta l'implementazione in Julia con Python e C. Mostra come utilizzare gli strumenti di benchmarking per raccogliere statistiche e restituire il tempo minimo per l'implementazione correre.

  • 00:15:00 In questa sezione, l'oratore discute l'uso di una macro in Julia per riscrivere un'espressione che imposta un ciclo e lo cronometra. Utilizzando questo metodo, sono necessari circa 11 millisecondi per elaborare 10 alla potenza di 7 numeri. Passa quindi al benchmarking in Python, utilizzando un pacchetto chiamato pycall che consente di chiamare le funzioni Python dall'interno di Julia. Osserva che mentre la funzione somma di Python è scritta in C e quindi funziona relativamente bene, il fatto che gli elenchi Python possano essere composti da elementi di qualsiasi tipo significa che deve essere strutturata in un modo che la renda più lenta di C. Questo è in contrasto a Julia, che consente l'eterogeneità in un modo che non compromette le prestazioni.

  • 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute le sfide dei linguaggi dinamici come Python quando si tratta di ottenere prestazioni elevate in strutture di dati come gli array. Il relatore osserva che la combinazione di un valore e un tag di tipo per ogni elemento di un array rende difficile per un'implementazione ottimizzata leggere informazioni e dati sul tipo per ogni elemento dell'array senza riallocare la casella per l'array. Sottolineano l'uso di numpy, una libreria progettata per migliorare le prestazioni degli array, come un modo per ottimizzare le operazioni degli array digitando e inviando insieme valori simili.

  • 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute su come realizzare un veloce compilatore Python per il codice Python. Tuttavia, manca la possibilità di fornire un percorso rapido per verificare se tutti i tipi sono uguali in Python, il che significa che ad ogni iterazione del ciclo, deve allocare una nuova casella per il risultato e cercare dinamicamente la funzione plus, rendendola Più lentamente. Il Python integrato è risultato essere molto più lento del codice C e NumPy. Il tipo di array in Julia ha il tipo associato ad esso, facendolo sembrare più simile a un array NumPy in memoria, e l'equivalente di un elenco Python chiamato array di any è risultato essere ancora più lento del puro Python. Julia ha ottimizzato i suoi percorsi di codice per allocare molte caselle molto più velocemente di Python.

  • 00:30:00 In questa sezione, il relatore mostra come scrivere codice ottimizzato in Julia utilizzando loop diretti che funzionano su qualsiasi tipo di contenitore e supportano una funzione plus. La funzione è completamente generica e funziona su tutto ciò che può essere ripetuto e ha una funzione plus. L'oratore spiega anche che la vettorizzazione dei loop non è l'impostazione predefinita perché la maggior parte del codice non può essere vettorializzata automaticamente, aumentando il tempo di compilazione e la dimensione del codice. Inoltre, il codice viene messo alla prova con numeri complessi, un array di quaternioni e un insieme di numeri interi univoci e funziona per tutti loro. Nel complesso, Julia è veloce a causa di diversi fattori.

  • 00:35:00 In questa sezione, l'oratore spiega come il linguaggio di programmazione Julia compila versioni specializzate di funzioni a seconda del tipo di argomento passato alla funzione. Ad esempio, se alla funzione f di x uguale a x più uno viene passato un numero intero a 64 bit, Julia compila una versione specializzata di quella funzione per quel tipo. Il processo di passaggio dai tipi di input ai tipi inferiti dell'output è chiamato inferenza del tipo. L'oratore nota che Julia è un linguaggio dinamico, quindi l'inferenza del tipo può fallire e, se lo fa, ricade su C.

  • 00:40:00 In questa sezione, il relatore discute l'inferenza del tipo e fornisce esempi di come può funzionare in modo ricorsivo. Mostra come il compilatore LLVM può prendere una semplice funzione e ottimizzarla in poche istruzioni della macchina eseguendo un piegamento costante. Quindi dimostra come le dichiarazioni di tipo possono essere utilizzate per prevenire errori e fare qualcosa chiamato invio, che consente versioni diverse di una funzione per argomenti diversi. Definendo diversi metodi basati sulla gerarchia dei tipi, mostra come una funzione può avere più metodi.

  • 00:45:00 In questa sezione del video, l'oratore spiega la gerarchia dei tipi in Julia, con "number" come tipo principale e "integer" e "Pole real" come sottotipi. Parla anche del concetto di invio multiplo in Julia, dove un metodo è determinato non solo dal tipo del primo argomento ma da tutti i tipi di argomento. Questa generalizzazione della programmazione orientata agli oggetti semplifica l'overload di un'operazione che opera su tipi misti e la scelta del metodo più specifico lungo la gerarchia. L'esempio di una funzione più viene utilizzato per illustrare questo punto.

  • 00:50:00 In questa sezione, l'oratore spiega come aggiungere diversi tipi di valori come un singolo numero reale di precisione o un numero complesso a un altro valore. Tuttavia, l'aggiunta di diversi tipi di valori insieme, come un numero complesso a precisione singola a un membro di coppie a precisione doppia, può causare problemi con la proprietà dei metodi. L'oratore fornisce l'esempio della funzione radice quadrata e di come il suo valore restituito deve essere di tipo stabile per dedurre correttamente il tipo dell'argomento. L'inferenza del tipo assicura che il tipo del valore restituito dipenda dal tipo dell'input e non dal valore dell'input. Il relatore menziona anche le sfide con l'inferenza del tipo in linguaggi dinamici come Python e MATLAB, che portano a una diminuzione delle prestazioni.

  • 00:55:00 In questa sezione, l'oratore discute di come lingue diverse gestiscono numeri complessi e aritmetica intera, e di come l'aritmetica intera predefinita di Julia utilizzi 64 bit, rendendola meno incline all'overflow rispetto alle lingue con dimensioni di bit inferiori. Il relatore parla anche dei vantaggi della definizione di tipi personalizzati in Julia, concentrandosi in particolare sulla definizione di un tipo di punto personalizzato per vettori bidimensionali, che può essere più veloce ed efficiente rispetto all'utilizzo di un array per due valori. L'oratore passa attraverso diverse iterazioni per ottimizzare questo tipo personalizzato, arrivando infine a una struttura immutabile con una funzione plus definita.

  • 01:00:00 In questa sezione del video, l'oratore discute i limiti dell'utilizzo di un tipo generico per un oggetto punto e i problemi di prestazioni che ne derivano. Con il tipo di punto generico, le variabili X e Y devono essere puntatori a riquadri, il che si traduce in un notevole inseguimento del puntatore e lenti controlli di runtime. Inoltre, poiché il tipo è modificabile, deve essere archiviato come puntatore a un oggetto in memoria, il che porta a ulteriori problemi di prestazioni. Per affrontare questi problemi, l'oratore propone di utilizzare una struttura non mutabile con tipi di argomento specificati per X e Y, che migliorerebbero le prestazioni consentendo al tipo di essere memorizzato direttamente in memoria anziché come puntatore a una casella.

  • 01:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come funziona il polimorfismo parametrico in Julia e come consente di creare infinite famiglie di tipi. Definendo un tipo parametrizzato, come un tipo punto con parametri per X e Y, e impostando tali parametri su un sottotipo reale, è possibile creare un intero insieme di tipi che possono essere "istanziati" con un particolare sottotipo. Ciò consente flessibilità nei tipi di dati senza sacrificare le prestazioni o la generalità. Il compilatore è abbastanza intelligente da archiviare questi tipi nella memoria consecutiva e ottimizzare le funzioni di somma con cicli stretti. Questi tipi parametrizzati si aggiungono alla sintassi di alto livello di Julia ed eliminano la necessità di scrivere codice C per l'ottimizzazione delle prestazioni.

  • 01:10:00 In questa sezione, il relatore spiega come Julia può gestire la digitazione mista, che consente una maggiore flessibilità nella programmazione. Finché il segno più viene utilizzato per aggiungere numeri, è possibile aggiungere due tipi qualsiasi di numeri, con il tipo risultante determinato dal tipo di ritorno. Viene fornito un esempio con l'aggiunta di numeri interi a 64 bit e float64. Inoltre, il compilatore conosce tutti i tipi in un array, consentendo un rapido calcolo di funzioni come la somma. Mentre i compilatori di vettorizzazione possono essere limitati nella loro capacità di ottimizzare strutture di dati più complicate, in Julia ci sono modi per utilizzare strutture e parametri per accelerare il calcolo. Il relatore evidenzia le scelte progettuali chiave in Julia che consentono una compilazione veloce e specializzata e l'inferenza del tipo.

  • 01:15:00 In questa sezione, il relatore descrive alcuni aspetti tecnici di Julia, come la sua implementazione di array e tipi parametrizzati. Julia mira a evitare di creare troppi tipi privilegiati e consente invece al codice utente di essere valido quanto il codice integrato. Julia ha tipi concreti, che sono definitivi e non possono avere sottotipi che possono causare errori. Ad esempio, un sottotipo di un array non sarebbe un array effettivo di quel tipo, ma potrebbe causare problemi con il compilatore per una funzione che utilizza quell'array. Il compilatore utilizza LLVM per generare codice macchina dopo diversi passaggi, tra cui analisi, riscrittura macro e inferenza del tipo. Julia ha anche capacità di metaprogrammazione, consentendo agli utenti di modificare la sintassi e riscrivere il codice. La generazione del codice è possibile con array multidimensionali e le strutture parallele sono meno avanzate di linguaggi come Silk, ma il linguaggio non ha un blocco dell'interprete globale come Python.

  • 01:20:00 In questa sezione, il relatore discute le varie capacità e librerie fornite da Julia per implementare threading, garbage collection e parallelismo di memoria distribuita. Vengono inoltre introdotti il tipo BigNum e la libreria BigFloat, che consentono la manipolazione di numeri grandi e precisi. L'oratore osserva che Julia ha un'ampia gamma di supporto Unicode come identificatori e consente il completamento con tabulazioni dei caratteri LaTeX, che può essere utile durante la digitazione di equazioni. Viene anche menzionato il prestito di questa funzionalità da parte di Python.

  • 01:25:00 In questa sezione, il relatore discute l'importanza di avere variabili con nomi propri e descrittivi nei linguaggi dinamici. Afferma che avere variabili denominate in un formato specifico può rendere il codice più leggibile e più facile da capire. Il relatore ringrazia quindi il presentatore e menziona un progetto che sta esplorando la fusione della tecnologia Julia con la tecnologia Silk, che potrebbe portare a nuovi sviluppi in futuro.
 

Richard Feynman: Le macchine possono pensare?



Richard Feynman: Le macchine possono pensare?

Nel video "Richard Feynman: Can Machines Think?", Feynman sostiene che mentre le macchine sono migliori degli umani in molte cose come l'aritmetica, la risoluzione dei problemi e l'elaborazione di grandi quantità di dati, le macchine non raggiungeranno mai il pensiero e l'intelligenza umani. Le macchine faticano a riconoscere le immagini a causa di complessità come le variazioni di luce e distanza, e sebbene i computer riconoscano i modelli, non possono scoprire nuove idee e relazioni da sole. Feynman discute anche l'efficacia dell'utilizzo di macchine per la previsione del tempo e altri compiti complessi, citando l'esempio di un uomo di nome Lumic che ha utilizzato un elenco di euristiche per vincere il campionato di giochi navali in California. Per realizzare macchine intelligenti, Feynman suggerisce agli sviluppatori di evitare distorsioni psicologiche in evoluzione subdola e di concentrarsi invece sulla ricerca di nuovi modi per evitare il lavoro, poiché le macchine stanno mostrando le necessarie debolezze dell'intelligenza.

  • 00:00:00 In questa sezione del Q&A, Richard Feynman risponde a una domanda sul fatto che le macchine raggiungeranno mai un pensiero e un'intelligenza simili a quelli umani. Crede che le macchine non penseranno mai come gli umani perché sono realizzate con materiali diversi e non faranno mai le cose allo stesso modo. Tuttavia, afferma che le macchine sono migliori degli umani in molte cose, tra cui l'aritmetica, la risoluzione dei problemi e l'elaborazione di grandi quantità di dati. Sostiene che gli esseri umani cercano sempre di trovare qualcosa che possono fare meglio delle macchine, come riconoscere i modelli, che è stato difficile mettere in una procedura definita. Nel complesso, Feynman offre una prospettiva interessante sulle capacità delle macchine e sulle loro differenze rispetto agli umani.

  • 00:05:00 In questa sezione, Feynman discute la difficoltà che le macchine incontrano nel riconoscere le immagini, in particolare rispetto agli esseri umani. Fanno fatica a tenere conto delle variazioni di luce, distanza, inclinazione e altri fattori che possono essere presenti in immagini diverse. Mentre gli esseri umani possono facilmente confrontare le impronte digitali, le macchine spesso hanno difficoltà con questo compito a causa della complessità di abbinare perfettamente le impronte. Sebbene i sistemi informatici possano fare cose specifiche che le persone possono fare e riconoscere schemi, non possono scoprire nuove idee e relazioni da soli in questo momento. Gli esseri umani hanno ancora il vantaggio sulle macchine in certe aree, in particolare nel regno del riconoscimento dove ci sono complicazioni che rendono più difficile il confronto.

  • 00:10:00 In questa sezione, Richard Feynman discute l'idea di utilizzare le macchine per le previsioni meteorologiche e altre attività complesse. Spiega che i computer possono fare previsioni più accurate rispetto agli umani, poiché possono analizzare più casi e variabili a una velocità maggiore. Sebbene le persone abbiano sperimentato approcci euristici per le macchine, è più efficace fornire loro una procedura prestabilita. Feynman cita l'esempio di un uomo di nome Lumic, che ha utilizzato un elenco di euristiche per vincere il campionato di giochi navali in California. La macchina di Lumic ha imparato dai suoi errori ed è diventata più efficace nel tempo. Il processo di apprendimento della macchina e la selezione dell'euristica più efficace la facevano sembrare intelligente.

  • 00:15:00 In questa sezione, Richard Feynman parla di una macchina sviluppata per risolvere problemi e trovare nuove euristiche. La macchina aveva una serie di bug, uno dei quali riguardava un'euristica a cui veniva assegnato credito ogni volta che la macchina trovava una soluzione. Ciò ha fatto sì che la macchina utilizzasse ripetutamente questa euristica, portando a una distorsione dei risultati. Feynman suggerisce che per realizzare una macchina intelligente, gli sviluppatori dovrebbero evitare di evolvere subdolamente una sorta di distorsione psicologica e concentrarsi sulla ricerca di nuovi modi per evitare il lavoro. Conclude affermando che le macchine mostrano le necessarie debolezze dell'intelligenza.
 

Occhio all'intelligenza artificiale: Ilya Sutskever



Occhio all'intelligenza artificiale: Ilya Sutskever

Ilya Sutskever discute una varietà di argomenti relativi all'IA in questo video. Condivide il suo interesse iniziale per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico e descrive come la sua collaborazione con Jeff Hinton abbia portato allo sviluppo della rete neurale convoluzionale AlexNet. Sutskever parla anche delle sfide e dei limiti dei modelli linguistici, sostenendo che fanno molto di più che apprendere regolarità statistiche e che rappresentare idee e concetti è un risultato importante. Discute anche della necessità di grandi quantità di dati e processori più veloci nella formazione dell'IA e suggerisce la possibilità di una forma di democrazia ad alta larghezza di banda in cui gli individui inseriscono dati per specificare come dovrebbero comportarsi i sistemi.

  • 00:00:00 In questa sezione, Ilya Sutskever racconta il suo primo interesse per l'intelligenza artificiale e la coscienza, e come lo ha portato a perseguire l'apprendimento automatico, che all'epoca considerava l'aspetto più importante dell'intelligenza artificiale. Osserva che nel 2003 l'idea dell'apprendimento tramite computer era ancora completamente inaccessibile, poiché il più grande risultato nell'IA all'epoca era Deep Blue, il motore per giocare a scacchi. Sutskever condivide poi come è riuscito a trovare Jeff Hinton, professore all'Università di Toronto, e iniziare a lavorare con lui, che alla fine ha portato alla loro collaborazione sulla rete neurale convoluzionale, AlexNet, nel 2012.

  • 00:05:00 In questa sezione del video, Ilya Sutskever parla della sua motivazione iniziale a contribuire all'intelligenza artificiale e della sua consapevolezza che l'addestramento di una rete neurale ampia e profonda su un set di dati sufficientemente grande sarebbe necessariamente riuscito a risolvere compiti complessi come la visione . Discute di come questa idea abbia portato al successo del concorso Imagenet e dell'importanza delle reti neurali convoluzionali. Poi parla di come il progetto GPT sia iniziato con l'esplorazione dell'idea che prevedere la parola successiva potesse portare all'apprendimento senza supervisione, che era considerato il Santo Graal dell'apprendimento automatico prima che fosse completamente risolto. Stavano usando reti neurali ricorrenti per questo scopo fino a quando non è uscito il documento Transformer, che ha permesso loro di raggiungere i loro obiettivi.

  • 00:10:00 In questa sezione, Ilya Sutskever affronta i limiti dei grandi modelli linguistici, in particolare la loro conoscenza è contenuta nella lingua su cui sono formati e la mancanza di una comprensione sottostante della realtà. Parla anche di come il ridimensionamento e il deep learning abbiano fornito il primo modo in assoluto di utilizzare in modo produttivo la scala e ottenere qualcosa in cambio, e di quanto sia importante ciò che ridimensioni. Sutskever suggerisce che mentre è difficile parlare dei limiti dei modelli linguistici, è importante tenere a mente quanto siamo fiduciosi che questi limiti che vediamo oggi saranno ancora con noi tra due anni.

  • 00:15:00 In questa sezione, Ilya Sutskever non è d'accordo con l'idea che i modelli di machine learning apprendano solo regolarità statistiche e non comprendano la natura del mondo. Sostiene che l'apprendimento delle regolarità statistiche è un risultato significativo e non dovrebbe essere sottovalutato. Prevedendo e comprimendo i dati, questi modelli acquisiscono una comprensione più profonda del mondo visto attraverso i dati, che include la lente del testo generato dagli esseri umani. Sebbene i modelli linguistici abbiano alcune limitazioni nel produrre buoni risultati, sono eccellenti nell'apprendere rappresentazioni di idee, concetti e processi. Sutskever ritiene che migliorando l'apprendimento per rinforzo dalla fase di feedback umano, sia solo una questione di tempo prima di poter limitare l'inclinazione della macchina per le allucinazioni e sfruttare la sua conoscenza per ottenere risultati migliori.

  • 00:20:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il ciclo di feedback nell'addestramento della rete neurale, in cui l'interfaccia di chat pubblica del GBT può fornire feedback e generare punizioni o ricompense in base all'interazione dell'utente. Afferma che questo approccio potrebbe aiutare ad affrontare il problema delle allucinazioni nelle reti neurali. Sutskever commenta anche il lavoro di Jana Kun sull'incorporamento congiunto di architetture predittive e l'idea di un modello mondiale non linguistico alla base di grandi modelli linguistici. Dice che mentre la comprensione multimodale è auspicabile, non è necessario comprendere il mondo visivamente o dal video, poiché alcuni concetti come i colori possono ancora essere appresi solo dal testo. Sutskever offre l'esempio che le incorporazioni di rete dei colori sono simili alla percezione umana.

  • 00:25:00 In questa sezione, l'oratore discute un'affermazione fatta in un documento secondo cui una delle grandi sfide è prevedere vettori ad alta dimensione che hanno incertezza su di loro, come prevedere un'immagine. Tuttavia, il relatore sottolinea che gli attuali trasformatori autoregressivi hanno già quella proprietà e funzionano perfettamente, citando l'esempio del lavoro di OpenAI su igpt, dove hanno applicato un trasformatore ai pixel e generato immagini in modo complesso e sottile. L'oratore sostiene che i modelli pre-addestrati hanno già conoscenza del linguaggio e dei processi nel mondo che lo producono, comprese le rappresentazioni compresse dei pensieri, dei sentimenti e delle interazioni delle persone. Pertanto, la questione dell'insegnamento dei modelli sulla realtà sottostante non riguarda il dare loro conoscenza ma l'automatizzazione del processo, che il relatore suggerisce potrebbe essere raggiunto algoritmicamente.

  • 00:30:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il processo di insegnamento dei modelli per diventare più accurati nei loro risultati, spiegando che migliore è il modello linguistico, migliore è il modello generativo e maggiore è la fedeltà, più cattura il processi. Osserva che i modelli ora hanno la conoscenza di un "esercito di insegnanti", che utilizza l'assistenza dell'IA per diventare più efficiente nell'insegnamento del modello. Il processo di apprendimento per rinforzo coinvolge insegnanti umani che rivedono il comportamento del modello per raggiungere un alto livello di affidabilità. Sutskever si concentra sul rendere i modelli più affidabili, controllabili e più veloci nell'apprendimento, assicurandosi che non abbiano allucinazioni. Rileva le somiglianze tra i modelli di linguaggio di grandi dimensioni e il cervello umano e suggerisce che sono necessari più parametri e dati per la gestione di modelli più grandi.

  • 00:35:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute la necessità di grandi quantità di dati nella formazione AI e afferma che mentre è attualmente necessario nelle prime fasi della formazione, potrebbe essere possibile imparare di più da meno dati con idee creative . Sutskever menziona anche la necessità di processori più veloci per ridimensionare i modelli e il potenziale valore dei costi se il risultato li supera. Sul tema della democrazia e dell'intelligenza artificiale, Sutskever ha espresso incertezza su come i governi utilizzeranno la tecnologia per la consulenza, ma suggerisce che in futuro potrebbe essere auspicabile un processo democratico che coinvolga i cittadini che forniscono informazioni alle reti neurali.

  • 00:40:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il ruolo dell'IA nella democrazia, suggerendo che l'IA potrebbe aprire una forma di democrazia ad alta larghezza di banda in cui gli individui hanno l'opportunità di inserire dati per specificare come dovrebbero comportarsi i sistemi. Tuttavia, Sutskever solleva interrogativi sulla capacità dell'IA di comprendere e analizzare tutte le variabili in una data situazione. Dato che anche le aziende di medie dimensioni possono andare oltre la comprensione di ogni singolo individuo, suggerisce che l'IA potrebbe essere incredibilmente utile praticamente in ogni situazione se costruita nel modo giusto.
 

Matematica per l'apprendimento automatico - Calcolo multivariato - Specializzazione online completa



Matematica per l'apprendimento automatico - Calcolo multivariato - Specializzazione online completa

  1. Questo video di YouTube fa parte della specializzazione online Multivariate Calculus, che mira a fornire una comprensione intuitiva e grafica dei concetti essenziali del calcolo per supportare l'apprendimento automatico. Il video copre una gamma di concetti, tra cui la differenziazione, la regola della catena, la regola del prodotto, le funzioni dei casi speciali e la differenziazione parziale, e sottolinea l'importanza di comprendere le basi della matematica per godere appieno delle sue intriganti applicazioni. Il video introduce anche il calcolo multivariato, che ci consente di applicare il calcolo per navigare in spazi ad alta dimensione e analizzare dati multivariati utilizzando la differenziazione parziale e il concetto di derivata totale.

  2. Il concetto di calcolo multivariato per l'apprendimento automatico viene esplorato in questa serie di video. Lo Jacobiano e l'Assia vengono introdotti insieme alle tecniche di ottimizzazione e alla regola della catena. Le reti neurali sono coperte, con particolare attenzione all'addestramento e alla retropropagazione. La serie di Taylor viene spiegata come un metodo per approssimare le funzioni e viene discusso il processo di creazione di approssimazioni di ordine superiore utilizzando il calcolo multivariato. Il video sottolinea l'importanza di questi concetti nell'affrontare complessi problemi del mondo reale.

  3. La terza parte del video copre vari aspetti del calcolo multivariato, a partire dalla serie di Taylor come strumento per approssimare le funzioni come serie polinomiali per costruire un'approssimazione alla funzione originale nei punti vicini. Si passa quindi al metodo Newton-Raphson, che utilizza solo il gradiente per avanzare verso la soluzione, e al concetto di grad, un vettore che combina insieme algebra lineare e calcolo. Inoltre, il video spiega il metodo dei moltiplicatori di Lagrange, utile per risolvere problemi di ottimizzazione con vincoli. Infine, il video mostra come adattare le funzioni ai dati utilizzando il metodo dei minimi quadrati, che può aiutare a rivelare relazioni fisiche e ipotesi tra variabili. Nel complesso, il video fornisce una panoramica completa delle applicazioni pratiche del calcolo multivariato nell'apprendimento automatico.

  4. Questa sezione del video illustra come adattare i dati a una funzione, partendo dalla regressione lineare e passando ai modelli non lineari. Viene introdotta la formula di discesa più ripida per l'adattamento dei minimi quadrati non lineari, utilizzata per minimizzare la somma dei quadrati dei residui per i modelli non lineari nelle funzioni e nei parametri. Il video copre anche l'importanza di generare una buona ipotesi di partenza per i parametri di adattamento e di confrontare visivamente l'adattamento con i dati. Il corso fornisce una comprensione introduttiva del calcolo multivariato per l'apprendimento automatico, dalla definizione di una derivata alle sue applicazioni nelle reti neurali e nella regressione lineare.

Parte 1

  • 00:00:00 In questa sezione, l'istruttore introduce il corso di calcolo multivariato per studenti di machine learning. Il corso mira a fornire una comprensione del calcolo e delle sue applicazioni utilizzando grafica e animazioni, rendendolo più intuitivo e meno opprimente. Il corso si compone di sei moduli che introducono concetti essenziali di calcolo, partendo dalle basi e costruendo interessanti applicazioni nei moduli cinque e sei. L'istruttore suggerisce di concentrarsi sulla scrematura dei dettagli e sulla rappresentazione grafica dei concetti per facilitare una migliore comprensione, ma anche di fornire collegamenti a descrizioni più rigorose per gli interessati. Infine, la sezione sottolinea l'importanza di comprendere le noiose basi della matematica, comprese le sue stranezze e la notazione, per godere appieno delle interessanti applicazioni della matematica come l'apprendimento automatico.

  • 00:05:00 In questa sezione, l'istruttore spiega come la selezione di una funzione sia l'essenza creativa della scienza e come il calcolo ci consenta di estrarre molto più della semplice velocità da un grafico della velocità rispetto al tempo per un'auto. L'accelerazione è definita come il gradiente locale e può anche essere tracciata rispetto al tempo per creare un nuovo grafico per l'analisi. L'istruttore mostra come un grafico a velocità costante avrebbe un gradiente zero costante, mentre un grafico più complesso avrebbe diversi punti di gradiente positivo e negativo. In definitiva, il calcolo è solo un insieme di strumenti per descrivere la relazione tra una funzione e il cambiamento nelle sue variabili, e ci permette di investigarle e manipolarle.

  • 00:10:00 In questa sezione, viene discusso il concetto di prendere la derivata della funzione di accelerazione prendendo la pendenza della funzione di accelerazione in ogni punto, noto come strappo dell'auto. Il video esplora anche l'idea dell'antiderivata o della procedura inversa, che è strettamente correlata a qualcosa chiamato integrale. La discussione si sposta quindi sulla definizione formale di una derivata definendo il concetto di gradienti con l'ausilio della notazione matematica. Il gradiente di una funzione lineare viene spiegato utilizzando la formula di salita su corsa dove sia la salita che la corsa sono rispettivamente le distanze lungo gli assi verticale e orizzontale. Infine, viene anche esplorato il concetto di come lo schema di notazione limite può essere utilizzato per esprimere il gradiente.

  • 00:15:00 In questa sezione, il video spiega il concetto di differenziazione e come viene utilizzato per trovare il gradiente di una funzione. Il processo comporta l'assunzione del limite quando Delta X si avvicina allo zero dell'espressione (f(x+Delta X) - f(x)) / Delta X, che fornisce la pendenza della retta tangente in quel punto. Il video fornisce esempi di come trovare il gradiente di semplici funzioni lineari e quadratiche utilizzando questo metodo, dimostrando l'intercambiabilità della regola della somma. I gradienti risultanti sono rispettivamente una costante e una funzione di x.

  • 00:20:00 In questa sezione, l'istruttore spiega la regola del potere per la differenziazione. Se prendiamo una funzione f di X uguale ad AX elevato alla potenza di B e la differenziamo, il risultato è f trattino di X uguale ad ABX elevato alla potenza di B meno 1, che è nota come regola della potenza. L'istruttore menziona anche che la differenziazione può diventare noiosa per espressioni lunghe e complicate. Per accelerare il processo, possiamo usare regole come le regole della somma e della potenza. Il video passa quindi a spiegare tre funzioni di casi speciali che ci danno risultati interessanti quando vengono differenziate. La prima funzione è f di X uguale a 1 su X, che mostra una discontinuità in x uguale a 0. L'istruttore applica l'espressione di differenziazione a questa funzione per studiarne il gradiente.

  • 00:25:00 In questa sezione, il video discute alcune funzioni di caso speciali nel calcolo. In primo luogo, spiegano una funzione con la proprietà che il valore della funzione è sempre uguale al valore del proprio gradiente. La funzione esponenziale e alla X è l'unica funzione che soddisfa tutti i criteri necessari. Successivamente, il video parla delle funzioni trigonometriche seno e coseno e delle loro derivate. Lo schema auto-ripetente di queste funzioni può ricordare la funzione esponenziale. In definitiva, il video sottolinea che la differenziazione è un concetto semplice, e anche se non si può elaborare tutta l'algebra, si può semplicemente cercare il gradiente di salita o discesa in ogni punto.

  • 00:30:00 In questa sezione, il video spiega la regola del prodotto, una comoda scorciatoia per differenziare il prodotto di due funzioni. La regola consente ai matematici di evitare il noioso processo di calcolo delle derivate quando si tratta di funzioni relativamente semplici. La regola è descritta attraverso l'uso di un rettangolo dove un lato è la funzione f di x e l'altro lato è la funzione g di x. Il prodotto di queste due funzioni ci dà l'area del rettangolo, che può essere chiamata a di x. Dividendo il rettangolo in quattro regioni, vengono apportate modifiche ai lati con piccole quantità di Delta X e il rettangolo più piccolo che si ridurrà più velocemente può essere ignorato. L'espressione finale per la derivata di a rispetto a x è f di x per la derivata di G di X più G di X per la derivata di f di x.

  • 00:35:00 In questa sezione del video, viene introdotto il concetto della regola della catena e utilizzato per trovare il tasso di variazione della felicità rispetto al denaro mettendo in relazione le funzioni di felicità e pizza e pizza e denaro. La regola della catena è un modo per creare una catena di relazioni derivate ed è particolarmente utile per funzioni complicate in cui la sostituzione diretta potrebbe non essere un'opzione. Il video quindi applica la regola della catena alle funzioni e ottiene la funzione desiderata del tasso di variazione della felicità rispetto al denaro. Il video si conclude discutendo i vantaggi della regola della catena e visualizzando in anteprima come verranno utilizzate tutte le regole per risparmiare tempo nel prossimo video.

  • 00:40:00 In questa sezione, vediamo un esempio di come applicare la regola del prodotto nel calcolo a una frazione che viene riscritta come prodotto. Il primo passo è riscrivere la funzione come prodotto spostando il denominatore verso l'alto ed elevandolo alla potenza di uno negativo. Quindi la funzione viene suddivisa in due parti separate: G di X e H di X. La derivata di ciascuna parte viene calcolata utilizzando una notazione diversa e applicando le regole di somma, potenza e catena. Una volta che abbiamo le espressioni derivate per entrambe le parti, possiamo applicare la regola del prodotto per ottenere la risposta finale. La sezione termina ricordando che le funzioni apparentemente intimidatorie possono essere facilmente domate con gli strumenti giusti, mentre le funzioni apparentemente semplici possono essere impegnative ma anche divertenti con cui lavorare.

  • 00:45:00 In questa sezione del video, l'istruttore introduce il calcolo multivariato, che è un'estensione del concetto di differenziazione appreso nel modulo precedente. Con più di una variabile da analizzare, ora è possibile applicare il calcolo per aiutare a navigare negli spazi multidimensionali. L'istruttore spiega le sottili differenze tra l'uso dei termini "multivariato" e "multivariabile", sebbene la distinzione non sia critica. La discussione va poi a chiarire le sottigliezze di variabili e parametri nel contesto delle applicazioni di calcolo. Nei moduli futuri, l'istruttore applicherà il calcolo ad alcuni interessanti problemi di analisi dei dati.

  • 00:50:00 In questa sezione, il relatore spiega come utilizzare la differenziazione parziale per trovare la derivata di una funzione rispetto a ciascuna delle sue variabili. Forniscono un esempio per trovare la massa di una lattina suddividendo la sua area in diverse parti e moltiplicando queste parti per lo spessore e la densità del metallo. Mostrano come trovare la derivata parziale della massa della lattina rispetto a ciascuna delle sue variabili (raggio, altezza, spessore e densità) e spiegano come utilizzare il simbolo parziale riccio per differenziare una funzione di più di una variabile. Il relatore conclude che la differenziazione parziale non è molto più complicata del calcolo univariato ed è un concetto essenziale nell'apprendimento automatico.

  • 00:55:00 In questa sezione viene introdotto il concetto di derivazione parziale e il tutorial utilizza l'esempio di una funzione di tre variabili per illustrare come trovare le derivate parziali. Successivamente, il tutorial introduce il concetto di derivata totale e spiega che viene utilizzato per misurare i cambiamenti che si verificano a causa di un piccolo cambiamento in tutti i parametri di una funzione. Il tutorial spiega come calcolare la derivata totale e come utilizzare la regola della catena per risolvere problemi con molte variabili. Infine, lo Jacobiano viene introdotto come un modo per introdurre alcune delle idee dell'algebra lineare e costruire queste derivate parziali in qualcosa di particolarmente utile nel contesto dell'ottimizzazione e dell'apprendimento automatico.

Parte 2

  • 01:00:00 In questa sezione, il concetto di Jacobiano è spiegato nel contesto del calcolo multivariato. Lo Jacobiano è un'espressione algebrica per un vettore che, quando vengono fornite coordinate XYZ specifiche, restituisce un vettore che punta nella direzione della pendenza più ripida di una funzione. Il video prosegue esplorando un esempio bidimensionale di una funzione complicata e attraente con una trama di contorno per dimostrare questo concetto. È mostrato che i vettori Jacobiani puntano verso l'alto lontano dalle regioni basse e scure e verso le regioni alte e luminose. Questo chiaro esempio in due dimensioni ha lo scopo di dare fiducia agli spettatori per i problemi dimensionali superiori da esplorare più avanti nel corso.

  • 01:05:00 In questa sezione sul calcolo multivariato per l'apprendimento automatico, viene esplorato il concetto di vettore Jacobiano e matrice Jacobiana. Il vettore Jacobiano viene utilizzato per trovare il campo vettoriale di una funzione, dove l'origine rappresenta un massimo, un minimo o una sella, e la matrice Jacobiana viene costruita per funzioni che accettano un vettore come input e output. Per le funzioni lineari, la matrice Jacobiana è un gradiente costante e può essere utilizzata per trasformare le coordinate tra spazi vettoriali. Sebbene molte funzioni nell'apprendimento automatico siano altamente non lineari, la loro uniformità consente di considerare approssimativamente lineare ogni piccola regione dello spazio e lo Jacobiano in ogni punto può essere sommato per calcolare la variazione di dimensione.

  • 01:10:00 In questa sezione viene introdotto il concetto di ottimizzazione in matematica, che si riferisce alla ricerca di valori di input per funzioni che corrispondono ai valori massimo o minimo di un sistema. Il processo di ottimizzazione viene utilizzato in una serie di scenari reali, come la pianificazione del percorso, la programmazione della produzione e la selezione delle scorte. Per trovare i massimi e i minimi di una funzione semplice, è possibile costruire lo Jacobiano e determinarne i valori, ma per funzioni più complesse, trovare i valori ottimali può essere più impegnativo. L'analogia di una cava di sabbia con una base irregolare viene utilizzata per spiegare il processo di ricerca del punto più profondo di un sistema utilizzando lo Jacobiano.

  • 01:15:00 In questa sezione viene introdotto il concetto di matrice hessiana per sistemi multivariati che possono essere pensati come un'estensione del vettore Jacobiano. La matrice hessiana è una matrice quadrata N per n per una funzione di n variabili, dove n è il numero di variabili nella funzione f. Per trovare l'Assia, possiamo prima trovare lo Jacobiano e poi differenziare nuovamente i suoi termini. La matrice hessiana è simmetrica lungo la diagonale principale e può essere utilizzata per determinare se una funzione è un massimo o un minimo in un punto. Il determinante dell'Assia viene utilizzato per determinare se una funzione è un punto di sella o meno.

  • 01:20:00 In questa sezione, il video discute i limiti dei paesaggi bidimensionali e le sfide che derivano da dimensioni più elevate, calcoli costosi, caratteristiche nitide e funzioni rumorose. Il metodo delle differenze finite viene introdotto come tecnica di approssimazione per generare soluzioni per problemi che potrebbero non avere una formula esplicita. Facendo piccoli passi in direzioni diverse, lo Jacobiano può essere approssimato usando questo approccio, ma è importante trovare il giusto equilibrio nella scelta della dimensione dei passi.

  • 01:25:00 In questa sezione, il video inizia con una discussione sui dati rumorosi e sulle sfide che sorgono quando si ha a che fare con funzioni computazionalmente costose. Il relatore sottolinea che l'approccio più semplice per gestire dati rumorosi è calcolare il gradiente utilizzando alcune diverse dimensioni di passo e prendendo una sorta di media. Il video introduce quindi il Modulo 3, in cui la regola della catena univariata verrà aggiornata per affrontare le funzioni multivariate. L'oratore semplifica la notazione e spiega che la regola della catena multivariabile può essere espressa ordinatamente attraverso il prodotto scalare di due espressioni derivate multivariabili. Il video si conclude evidenziando che il resto delle regole per risparmiare tempo funziona già per problemi multivariati, concludendo la loro discussione sulla forma generalizzata della regola della catena multivariata.

  • 01:30:00 In questa sezione, il video spiega come funziona la regola della catena per più di due collegamenti utilizzando un esempio univariato con tre funzioni. Il video introduce quindi il caso multivariato, in cui la regola della catena funziona ancora ma con ulteriore attenzione ai dettagli, come la matrice Jacobiana. La derivata di F rispetto a T è il prodotto dello Jacobiano di F con lo Jacobiano di X e il vettore della derivata di U, portando a un output scalare. Questo concetto è fondamentale per le reti neurali artificiali e la loro applicazione ai problemi del mondo reale.

  • 01:35:00 In questa sezione, il video introduce la funzione matematica di una rete neurale. Una rete neurale è semplicemente una funzione che accetta una variabile e restituisce un'altra variabile, dove entrambe le variabili possono essere vettori. Ogni nodo di una rete neurale è chiamato attività, che consiste in un peso, un bias e una funzione di attivazione (rappresentata dalla lettera greca Sigma) che conferisce alle reti neurali la loro associazione ai neuroni cerebrali. Il video mostra come creare più complessità nella rete aggiungendo più neuroni e generalizza l'espressione per prendere n input, pesi, bias e output, che possono essere rappresentati in una forma vettoriale compatta. L'ultimo pezzo del puzzle è l'aggiunta di strati nascosti di neuroni tra gli input e gli output, che si comportano allo stesso modo degli strati precedenti.

  • 01:40:00 In questa sezione viene introdotto il concetto di addestramento di reti neurali utilizzando dati etichettati e backpropagation. L'obiettivo è trovare i pesi e le distorsioni che consentono alla rete di abbinare al meglio gli input di formazione alle loro etichette, ottenuto scegliendo una struttura semplice e quindi aggiornando gradualmente pesi e distorsioni. Viene definita una funzione di costo e viene preso il gradiente di C rispetto alla variabile W per calcolare la direzione per aggiornare i pesi e le distorsioni. Inoltre, viene evidenziata l'espressione della regola della catena per la derivata parziale del costo, che può essere utilizzata per navigare nello spazio WB al fine di minimizzare il costo della rete per una serie di esempi di addestramento.

  • 01:45:00 In questa sezione del video, la serie di Taylor viene presentata come approccio per costruire approssimazioni alle funzioni. Il video fornisce un esempio di come la serie Taylor può essere utilizzata per approssimare i tempi di cottura dei polli. Il processo prevede la formulazione di ipotesi sulle proprietà del forno e del pollo e l'utilizzo di una serie di funzioni più semplici per modellare la relazione tra la massa del pollo e il tempo di cottura. Il metodo delle serie di Taylor consente di derivare una funzione con la stessa inclinazione e altezza di uno dei punti nel grafico, ma man mano che ci si allontana dal punto di interesse, l'approssimazione diventa scarsa. Il video spiega anche che le serie di Taylor possono essere chiamate serie di potenze e fornisce una semplice espressione generalizzata per una serie di potenze.

  • 01:50:00 In questa sezione vengono discussi il concetto di serie troncata e il processo di costruzione di funzioni tramite approssimazioni. Una serie di potenze generalizzata viene introdotta come una serie di potenze crescenti di X. Il metodo della serie di Taylor consente la ricostruzione di una funzione ovunque conoscendo tutto sulla funzione in un punto. Questo metodo può essere utilizzato solo per funzioni continue ben comportate. Il graduale miglioramento delle approssimazioni per costruire una funzione è dimostrato graficamente con un esempio. Le prime approssimazioni si basano solo su una o due informazioni, mentre ulteriori informazioni vengono utilizzate per migliorare ulteriormente le approssimazioni.

  • 01:55:00 In questa sezione, il video discute il processo di creazione di approssimazioni di ordine superiore di una funzione utilizzando il calcolo multivariato. Inizia con la ricerca delle approssimazioni del primo e del secondo ordine utilizzando informazioni come F(0), F'(0) e F''(0) per creare equazioni quadratiche. Il video passa quindi alla discussione delle approssimazioni di terzo e quarto ordine, mostrando che è possibile aggiungere termini di ordine superiore a tratti mantenendo invariati i termini di ordine inferiore. Il video rileva inoltre che il coefficiente davanti al termine cubico nell'approssimazione cubica risulta dalla differenziazione di un termine cubico due volte. Nel complesso, il video dimostra l'utilità del calcolo multivariato nell'approssimare funzioni complesse.

Parte 3

  • 02:00:00 In questa sezione, viene ulteriormente applicato il concetto di serie di potenze, in cui differenziamo la funzione "e alla x" termine per termine e troviamo qualcosa di soddisfacente che rimane invariato. La serie di Taylor riconosce che non c'è niente di speciale nel punto x uguale a 0 e dice che se sai tutto sulla funzione in qualsiasi punto, allora puoi ricostruire la funzione ovunque. Partendo dal punto x uguale a P, si può regolare l'equazione tedesca per consentire punti di espansione arbitrari. Il termine di ordine zero sarà una linea orizzontale che usa solo il punto F di P ovunque, e per costruire una tangente alla curva nel punto P, dobbiamo annotare tutte le informazioni disponibili e usare il gradiente della funzione.

  • 02:05:00 In questa sezione, il relatore introduce la serie di Taylor come utile strumento per approssimare funzioni come serie polinomiali. Dimostra come convertire la serie di Maclaurin nella forma generale della serie di Taylor applicando la derivata seconda in un punto P e sostituendo X con X meno P. L'espressione della serie di Taylor unidimensionale risultante può essere utilizzata per riesprimere opportunamente le funzioni come serie polinomiali. Il relatore mostra anche come costruire un'espansione in serie di Maclaurin della funzione coseno e utilizza questo esempio per spiegare il modello ciclico di coseni e seni, l'assenza di potenze dispari di X nella serie e l'uso della notazione di sommatoria per descrivere completamente il serie. La sezione termina con un promemoria per prestare attenzione quando si maneggiano le approssimazioni in serie e per conoscere il dominio in cui sono accettabili.

  • 02:10:00 In questa sezione, il relatore discute di come la serie di Taylor possa avere difficoltà a gestire una funzione che si comporta male come 1/X a causa della sua discontinuità in x=0, che porta a valori indefiniti. Tuttavia, andando da qualche altra parte, come x=1, e applicando la serie di Taylor con una notazione di sommatoria ordinata, è possibile costruire una sequenza di approssimazioni migliorative alle funzioni. Il video esplora quindi l'errore previsto in un'approssimazione e come utilizzare l'approssimazione del primo ordine per valutare una funzione vicino al punto P. L'oratore afferma che l'errore può essere calcolato con precisione, dando un modo per stimare quanto sarà accurata una data approssimazione .

  • 02:15:00 approssimando la funzione originale in un punto vicino. In questa sezione, apprendiamo il termine di errore introdotto nell'approssimazione del primo ordine, che è dell'ordine di Delta x al quadrato nel caso di un numero piccolo. Vediamo anche come l'approssimazione di salita su corsa può aiutarci a costruire la definizione di una derivata e l'errore in essa quando il secondo punto rimane a una distanza finita da X. Aggiorniamo quindi la serie di potenze alla sua forma multivariata più generale nella caso bidimensionale, che fornisce una funzione bidimensionale per approssimare la funzione originale in un punto vicino. Nel complesso, questi concetti svolgono un ruolo importante quando si applicano metodi numerici alla risoluzione dei problemi.

  • 02:20:00 In questa sezione, l'istruttore descrive come costruire espansioni in serie di Taylor per funzioni multivariate. Un'approssimazione di ordine zero è semplicemente una superficie piana con la stessa altezza della funzione nel punto di espansione, mentre l'approssimazione di primo ordine incorpora le informazioni sul gradiente nelle due direzioni. Per l'approssimazione di secondo ordine, abbiamo tre termini, tutti derivati secondi, e per fare questa somma, dobbiamo moltiplicare il nostro vettore Delta X per l'Assia e poi ancora per la trasposizione del vettore Delta X. L'istruttore spiega che questo generalizza immediatamente dalle ipersuperfici 2D a quelle multidimensionali, facendo uso del calcolo e delle abilità di algebra lineare, nonché dei concetti Jacobiano e Hessiano.

  • 02:25:00 In questa sezione, il narratore spiega un metodo per adattare un'equazione a una distribuzione di altezze utilizzando due parametri, media e larghezza, invece di portare in giro tutti i punti dati. Il processo prevede la ricerca di un'espressione per quanto bene il modello si adatta ai dati e quindi l'osservazione di come cambia la bontà dell'adattamento man mano che cambiano i parametri di adattamento. Il narratore introduce quindi il metodo Newton-Raphson, che prevede l'iterazione per indovinare una soluzione a un'equazione, valutarla, generare una nuova ipotesi e ripetere il processo fino a raggiungere la soluzione. Questo metodo è utile quando una grande funzione multidimensionale deve essere adattata ai dati e risolverla analiticamente o tracciarla è troppo costoso.

  • 02:30:00 In questa sezione del video, il metodo Newton-Raphson viene presentato come un modo per risolvere equazioni usando solo il gradiente per avvicinarsi alla soluzione. Tuttavia, il metodo a volte può creare problemi, come rimanere bloccati in un loop o divergere a valori folli. Nonostante ciò, il metodo è un potente mezzo per iterare verso una soluzione. La sezione successiva del video si concentra su come applicare questo metodo a funzioni con più variabili trovando il vettore del gradiente e scendendo da una collina su un grafico di contorno. Ciò alla fine consentirà l'ottimizzazione e la ricerca della soluzione migliore per i parametri di una funzione.

  • 02:35:00 In questa sezione viene spiegato il concetto di grad, un vettore che combina algebra lineare e calcolo insieme. Grad è definito come il vettore in cui annotiamo DF per DX e DF per DY nelle posizioni X&Y del vettore. Il gradiente direzionale viene introdotto come prodotto scalare di grad F con un vettore unitario, che è parallelo a grad F, e il valore massimo del gradiente direzionale è la dimensione di grad F. La direzione in cui grad punta è spiegata come direzione di discesa più ripida perpendicolare alle curve di livello. Infine, viene discusso l'uso del gradiente per minimizzare la differenza tra i valori dei dati e l'adattamento del modello.

  • 02:40:00 dato è che X^2 più Y^2 è uguale ad A^2, il che significa che i punti che stiamo osservando sono tutti su un cerchio di raggio A. Per trovare i massimi o i minimi su questo percorso, possiamo usare il metodo dei moltiplicatori di Lagrange. Ciò implica trovare dove il vettore gradiente perpendicolare al contorno della funzione è nella stessa direzione, fino al segno meno, del vettore gradiente perpendicolare al percorso del cerchio. Questo ci darà i punti in cui il contorno tocca appena il percorso, che è dove troveremo i minimi e i massimi. Questo approccio ci permette di risolvere problemi di ottimizzazione soggetti a vincoli, come trovare il valore massimo o minimo di una funzione lungo un certo percorso.

  • 02:45:00 In questa sezione viene introdotto il concetto di moltiplicatori di Lagrange come strumento per risolvere problemi di ottimizzazione con vincoli. Un esempio pratico che coinvolge un vincolo di equazione circolare e una funzione multivariabile viene utilizzato per illustrare l'uso dei moltiplicatori di Lagrange. Le equazioni sono impostate e risolte per trovare i valori massimo e minimo della funzione all'interno del vincolo. Tracciare i risultati in tre dimensioni mostra i punti massimo e minimo. Questo metodo può essere utile nei problemi di ottimizzazione nell'apprendimento automatico in cui sono coinvolti vincoli.

  • 02:50:00 In questa sezione, il video illustra come ottimizzare le funzioni e risolvere i problemi utilizzando il calcolo multivariato. Viene introdotto il metodo Newton-Raphson che utilizza i gradienti per stimare quanto lontano passare da un'ipotesi attuale alla soluzione di un problema, mentre il vettore del gradiente è definito come perpendicolare alle linee di contorno e ha elementi pari alla differenza della funzione lungo ciascuna asse. Il video mostra poi come risolvere un problema soggetto a vincolo equiparando la funzione gradiente alla tangente del vincolo, utilizzando il metodo del moltiplicatore di Lagrange. L'applicazione del calcolo multivariato può aiutare ad adattare le funzioni ai dati utilizzando il metodo dei minimi quadrati, consentendo di ripulire, analizzare e rappresentare graficamente i dati per rivelare relazioni fisiche e ipotesi tra le variabili.

  • 02:55:00 In questa sezione del video, il docente spiega come trovare il valore ottimale di m e c utilizzando un R residuo e una misura della qualità dell'adattamento chiamata chi-quadrato. Definisce R come la differenza tra gli elementi di dati e la loro posizione prevista sulla linea e il chi quadrato come la somma dei quadrati dei residui. Tracciando l'aspetto del chi-quadrato per molti diversi valori possibili di M e C, trova il minimo intorno a 215 e vicino a un'intercetta di 0. Il minimo si trova quando il gradiente del chi-quadrato è zero . Il docente prosegue spiegando come risolvere il problema in modo esplicito e poi mostra come farlo per discesa lineare. Spiega anche come farsi un'idea delle incertezze nei parametri di adattamento.

Parte 4

  • 03:00:00 In questa sezione viene discusso il concetto di adattare una linea ad alcuni dati attraverso la regressione e viene introdotto lo stimatore della bontà dell'adattamento chi-quadrato che misura la deviazione dell'adattamento dai dati. L'importanza di confrontare visivamente l'adattamento è evidenziata insieme al fatto che l'intercetta dipende dal gradiente. Il problema viene riformulato come la posizione del centro di massa in y in y-bar per eliminare l'incertezza nel gradiente quando si considera il termine costante nell'adattamento. Il video prosegue poi parlando di funzioni di adattamento che sono arbitrariamente più complicate della regressione lineare e i parametri sono adattati ai dati utilizzando i minimi quadrati non lineari, dove il chi quadrato è calcolato come la somma di tutti i punti dati del differenza tra YI e il modello di XI con i suoi parametri a K, tutti divisi per Sigma al quadrato.

  • 03:05:00 In questa sezione, il relatore discute la formula di discesa più ripida per l'adattamento dei minimi quadrati non lineare, che viene utilizzata per minimizzare la somma dei quadrati dei residui per un modello non lineare nelle funzioni e nei parametri di adattamento. L'oratore spiega che questa formula viene utilizzata per aggiornare il vettore dei parametri di adattamento durante ogni iterazione fino al raggiungimento del valore minimo del chi quadrato, che potrebbe essere quando il gradiente del chi quadrato è uguale a zero o quando il valore del chi quadrato smette di cambiare. Sebbene esistano vari metodi per risolvere questi tipi di problemi, la discesa più ripida è la più semplice ed è sufficiente per trovare il valore minimo per un problema di adattamento dei minimi quadrati non lineare generalizzato.

  • 03:10:00 questa sezione sul calcolo multivariato, il video spiega vari metodi per risolvere problemi di minimi quadrati non lineari, incluso l'uso dell'Assia per una convergenza più rapida, il metodo di Levenberg-Marquardt per la stabilità e l'adattamento affidabile per la gestione dei valori anomali. Il video mostra quindi come utilizzare MATLAB e Python per eseguire l'adattamento della curva dei minimi quadrati non lineari, utilizzando l'esempio dell'adattamento di una distribuzione gaussiana ai dati sull'altezza della popolazione. Sottolinea l'importanza di iniziare con un'ipotesi ragionevole per i parametri iniziali per garantire che l'algoritmo possa convergere a un minimo significativo.

  • 03:15:00 In questa sezione, il relatore sottolinea l'importanza di generare una buona ipotesi di partenza e di confrontare l'adattamento con i dati quando si adattano i dati alle funzioni. Concludono la discussione sull'uso del calcolo multivariato per ottimizzare le funzioni e adattare i dati alle funzioni, osservando che è facile adattare computazionalmente le funzioni in poche righe di codice in Python, MATLAB o R. Tuttavia, il relatore nota l'importanza di comprendere come funzionano gli algoritmi sotto il cofano e come risolverli se qualcosa va storto. Il corso ha fornito una comprensione introduttiva del calcolo multivariato per l'apprendimento automatico, dalla definizione di un derivato a come può essere applicato nelle reti neurali e alla regressione lineare, consentendo un'intuizione su dove il calcolo può essere utile.
 

Serie di altoparlanti ETL: Ilya Sutskever, OpenAI



Serie di altoparlanti ETL: Ilya Sutskever, OpenAI

In un video di YouTube intitolato "ETL Speaker Series: Ilya Sutskever, OpenAI", Ilya Sutskever, co-fondatrice e capo scienziato di OpenAI, discute argomenti come modelli di linguaggio di grandi dimensioni, la premessa dietro i neuroni artificiali, la coscienza nell'IA e la struttura finanziaria di organizzazioni di intelligenza artificiale senza scopo di lucro. Sutskever sottolinea l'importanza del progresso tecnico e delle buone ricerche per il successo di OpenAI e incoraggia gli studenti interessati all'intelligenza artificiale e all'imprenditorialità a esplorare le loro idee uniche. Prevede inoltre che i miglioramenti a vari livelli dello stack di deep learning e della formazione specialistica avranno un enorme impatto in futuro. Infine, i padroni di casa ringraziano Sutskever per la sua discussione approfondita e lo invitano a tornare per eventi futuri, indirizzando anche gli spettatori al sito Web dell'angolo elettronico di Stanford per ulteriori risorse sull'imprenditorialità e l'innovazione.

  • 00:00:00 In questa sezione, Ravi Balani presenta Ilya Sutskever, il co-fondatore e capo scienziato di OpenAI, che è noto come la mente fondamentale dietro il rilascio del Transformer 3 (GPT-3) generativo pre-addestrato del modello di linguaggio di grandi dimensioni. e il suo prodotto di accompagnamento, Chat GBT. Balani spiega il background di Sutskever come immigrato russo-israeliano che ha studiato matematica e informatica in Israele e successivamente ha conseguito il dottorato di ricerca presso l'Università di Toronto. Sutskever è accreditato come l'impulso dietro AlexNet, che è diventato noto per aver avviato la rivoluzione del deep learning che ha portato all'attuale panorama dell'IA. Sutskever spiega quindi la premessa alla base del modello del linguaggio di grandi dimensioni e come prende ispirazione dai neuroni biologici nel cervello umano.

  • 00:05:00 In questa sezione, Ilya Sutskever di OpenAI discute lo sviluppo dell'algoritmo di propagazione all'indietro, l'equazione matematica che le reti neurali usano per imparare dall'esperienza. Spiega che un modello di linguaggio di grandi dimensioni è una rete neurale addestrata a indovinare la parola successiva dalle parole precedenti nel testo con elevata precisione e che la comprensione viene resa operativa attraverso l'ottimizzazione dell'errore di previsione. Sutskever suggerisce che i neuroni artificiali non sono così diversi dai neuroni biologici, e se possiamo immaginarlo, possiamo vedere che gli umani sono in grado di fare un buon lavoro nell'indovinare la parola successiva, proprio come gli attuali modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Tuttavia, mette in guardia dal fare confronti diretti tra esseri umani e reti neurali artificiali perché la nostra comprensione dell'apprendimento umano è ancora limitata.

  • 00:10:00 In questa sezione, Ilya Sutskever, co-fondatrice di OpenAI, discute le differenze tra il modo in cui le reti neurali apprendono e il modo in cui apprendono gli esseri umani. Le reti neurali sono decisamente brave in matematica o programmazione; tuttavia, hanno bisogno di molti dati per raggiungere questo livello di competenza. D'altra parte, gli esseri umani possono comprendere profondamente qualcosa pur avendo letto solo un piccolo numero di documenti. Quando si tratta di discutere il punto di singolarità in cui le macchine supereranno l'apprendimento e l'adattamento umano, Sutskever non sa quando si verificherà quel punto. I progressi devono avvenire e l'incertezza è alta. È difficile definire la coscienza, ma è un'inevitabilità che deve essere testata nei sistemi di intelligenza artificiale.

  • 00:15:00 In questa sezione, Ilya Sutskever, Chief Science Officer di OpenAI, discute il concetto di coscienza nell'intelligenza artificiale. Suggerisce che la coscienza è più una questione di grado piuttosto che un concetto binario e che anche gli animali possono avere una forma di coscienza ridotta rispetto agli umani. Passa quindi a parlare della missione di OpenAI e delle questioni etiche che circondano la loro decisione di passare da un'organizzazione senza scopo di lucro a un'organizzazione a scopo di lucro con stretti legami con Microsoft. Riconosce la sua diretta responsabilità nei progressi compiuti da OpenAI e in che modo l'etica gioca un ruolo nel suo processo decisionale.

  • 00:20:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute i pro ei contro dell'IA open source rispetto a quella chiusa. Sebbene l'IA open source impedisca la concentrazione del potere nelle mani di pochi, il che è desiderabile dal punto di vista dell'equilibrio di potere, potrebbe non essere l'ideale a lungo termine poiché le capacità dell'IA diventano sempre più potenti. Alla fine, la sicurezza dovrebbe diventare il driver ovvio e immediato per non rendere open source questi modelli. Inoltre, la decisione di diventare un'organizzazione senza scopo di lucro rispetto a quella a scopo di lucro non è semplice dato il costo significativo dei data center, che la maggior parte del denaro proveniente dai finanziamenti va ai fornitori di servizi cloud.

  • 00:25:00 In questa sezione, Ilya Sutskever, co-fondatrice di OpenAI, spiega la struttura finanziaria di organizzazioni no profit come la loro che si occupano di intelligenza artificiale (AI). Queste aziende richiedono ingenti fondi per supportare grandi reti neurali, che non possono più essere supportate dalle università poiché i loro costi sono diventati troppo elevati. Pertanto, le organizzazioni non profit come OpenAI finanziate da donazioni offrono alle aziende di intelligenza artificiale una strada per contribuire agli accademici. La struttura finanziaria di OpenAI è unica; non è una società a scopo di lucro ma una "società a profitto limitato". L'equità in OpenAI è un'obbligazione con un obbligo limitato nei confronti degli investitori. Una volta pagato, OpenAI diventa di nuovo un'organizzazione no profit. Sebbene possa sembrare folle, questa struttura è essenziale perché l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più importante e potrebbe essere più vantaggioso per le aziende di intelligenza artificiale supportare gli investimenti senza scopo di lucro. Microsoft è uno degli investitori di OpenAI e OpenAI tiene discussioni AGI (Artificial General Intelligence) con loro mentre comprendono il potenziale di AGI e il suo impatto sul mondo.

  • 00:30:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il dovere fiduciario di OpenAI e i potenziali rischi per gli investitori. Distingue OpenAI da DeepMind poiché OpenAI è detenuto da un'organizzazione senza scopo di lucro che ha un GP o un LP nella sezione a scopo di lucro. Inoltre, Sutskever condivide i suoi pensieri sulla necessità di regolamenti governativi e attente valutazioni per reti neurali più potenti al fine di compiere progressi sensati e che siano stati accuratamente verificati o certificati. Per quanto riguarda gli obblighi etici, riconosce l'importanza degli obblighi dei cittadini, ma dà la priorità al fiorire degli Stati Uniti, dove risiede.

  • 00:35:00 In questa sezione, l'intervistatore chiede a Ilya Sutskever di OpenAI quali metriche monitorano come stella polare per il loro successo. Sutskever afferma che il KPI principale è il progresso tecnico e fare buone ricerche, comprendere i sistemi, addestrarli meglio e controllarli meglio. Crede che la tecnologia di base sia al centro del successo di OpenAI. Alla domanda se OpenAI sarebbe una destinazione per le persone o utilizzata come parte dell'infrastruttura di back-end, Sutskever afferma che è difficile rispondere alla domanda poiché le cose cambiano così velocemente. In termini di consigli per gli studenti interessati all'intelligenza artificiale e all'imprenditorialità, Sutskever consiglia di appoggiarsi alle proprie predisposizioni uniche ed esplorare le proprie idee.

  • 00:40:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute la sua fede nella fiducia nell'intuizione, particolarmente preziosa nell'imprenditorialità in cui è possibile sfruttare prospettive uniche per affinare nuove opportunità. Alla domanda sul futuro del deep learning nei prossimi cinque-dieci anni, Sutskever prevede che continueranno a essere compiuti progressi sul campo, forse non attraverso la precedente attenzione alla scalabilità, ma piuttosto attraverso miglioramenti in vari livelli dello stack di deep learning . Sottolinea inoltre il valore dell'identificazione di nuove frontiere nel deep learning come via per il contributo e prevede che la formazione degli specialisti avrà un enorme impatto in futuro, ma solo dopo che sarà stata stabilita una formazione generalista delle reti neurali.

  • 00:45:00 In questa sezione, il relatore discute l'idea di formazione specialistica e come sta già accadendo in una certa misura, in particolare nella comunità open-source, dove le persone lavorano con modelli che sono sottodimensionati e hanno bisogno di ottenere le stesse prestazioni possibile. Crede che il vantaggio vincente nell'IA sarà una combinazione di diversi fattori, tra cui avere set di dati proprietari e un modello di base capace. Quando si tratta di rilasciare la tecnologia AI a ricercatori e startup, suggerisce che gli approcci intermedi, come l'accesso ai modelli, possono essere molto produttivi nello studio delle reti neurali che hanno una superficie di comportamento ampia e complicata. Infine, il relatore condivide il fatto che l'impatto dell'integrazione dell'IA in OpenAI è un leggero aumento della produttività, ma non ha portato a un cambiamento radicale nelle dinamiche del team.

  • 00:50:00 In questa sezione, i presentatori ringraziano Ilya Sutskever per la sua approfondita discussione sull'intelligenza artificiale e il deep learning. Lo invitano a tornare per eventi futuri e ricordano al pubblico le prossime sessioni ETL con i leader del settore. Inoltre indirizzano gli spettatori al sito web dell'e-corner di Stanford per ulteriori risorse sull'imprenditorialità e l'innovazione.
 

Ilya Sutskever (Chief Scientist di OpenAI) - Costruire AGI, Alignment, Spies, Microsoft e Enlightenment



Ilya Sutskever (Chief Scientist di OpenAI) - Costruire AGI, Alignment, Spies, Microsoft e Enlightenment

Il capo scienziato di OpenAI Ilya Sutskever copre una serie di argomenti in questo video, tra cui il potenziale per usi illeciti di GPT, l'importanza dell'affidabilità nei sistemi di intelligenza artificiale, il ruolo della collaborazione uomo-macchina nella creazione di AGI, i limiti software e hardware di AGI e il potenziale della ricerca accademica. Crede che sarà necessaria una combinazione di approcci per ridurre la probabilità di disallineamento nella costruzione dell'AGI e che le scoperte necessarie per l'IA sovrumana potrebbero non sembrare necessariamente scoperte col senno di poi. Sottolinea inoltre il valore dell'input umano nei modelli di insegnamento e suggerisce che l'impatto dei modelli linguistici può andare oltre il mondo digitale.

  • 00:00:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il potenziale di usi illeciti di GPT e riconosce che è possibile che governi stranieri lo stiano già utilizzando per scopi di propaganda. Osserva inoltre che, sebbene sia difficile fornire un calendario esatto per la transizione dall'IA all'AGI, il valore economico dell'IA continuerà ad aumentare in modo esponenziale negli anni precedenti. Sutskever utilizza anche l'auto a guida autonoma come analogia per lo stato attuale dell'IA, osservando che mentre i modelli possono sembrare in grado di fare tutto, c'è ancora del lavoro da fare per garantire affidabilità e robustezza. Infine, Sutskever ammette che è difficile prevedere quale percentuale del PIL costituirà l'IA entro il 2030 e perché potrebbe non raggiungere una percentuale elevata.

  • 00:05:00 In questa sezione, il capo scienziato di OpenAI Ilya Sutskever discute l'importanza dell'affidabilità nei sistemi di intelligenza artificiale e come può influire sul valore economico che producono. Parla anche del potenziale dell'attuale paradigma dei modelli generativi per portare all'AGI e che l'integrazione di idee diverse dal passato potrebbe creare il prossimo paradigma. Sutskever contesta l'affermazione secondo cui la previsione del token successivo non può superare le prestazioni umane e spiega come può portare a intuizioni su ipotetiche persone con capacità mentali molto maggiori rispetto alla persona media. Infine, conferma che la maggior parte dei dati per l'apprendimento per rinforzo proviene già dall'intelligenza artificiale piuttosto che dagli esseri umani e parla del potenziale per gli insegnanti umani di collaborare con l'IA per migliorare se stessi senza input umano.

  • 00:10:00 In questa sezione, il capo scienziato di OpenAI Ilya Sutskever discute l'importanza della collaborazione uomo-macchina nella costruzione di sistemi con capacità di ragionamento avanzate e la necessità di una formazione dedicata per migliorare le capacità di ragionamento in più fasi nei modelli di machine learning. Affronta anche le preoccupazioni sulla scarsità di dati e suggerisce che il passaggio al multimodale può essere una direzione preziosa per ottenere più dati. Sebbene in passato la robotica non fosse una direzione praticabile per OpenAI a causa della scarsità di dati, ora potrebbe esserci più potenziale di progresso nel campo, ma richiede un forte impegno e dedizione al compito. Infine, Sutskever esprime entusiasmo per idee future che potrebbero non funzionare bene con le attuali limitazioni hardware.

  • 00:15:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute i limiti hardware per la creazione di AGI e le sue prospettive per raggiungere l'allineamento. Crede che non ci sarà un'unica definizione matematica per l'allineamento, ma piuttosto molteplici definizioni che esaminano l'allineamento da diversi aspetti e che sarà necessaria una combinazione di approcci per ridurre la probabilità di disallineamento. Sutskever menziona anche la possibilità di una piccola rete neurale ben nota per verificare il comportamento di una grande rete neurale. Alla domanda sui ricavi previsti di OpenAI di un miliardo di dollari nel 2024, Sutskever spiega che il guadagno inaspettato per una nuova tecnologia generica è difficile da stimare, ma attribuisce il numero alla crescita potenziale dei prodotti OpenAI.

  • 00:20:00 In questa sezione del video, Ilya Sutskever, Chief Scientist di OpenAI, parla di come i dati svolgano un ruolo vitale nel determinare il futuro di AGI. Sottolinea che fare previsioni senza dati porterà a un ampio margine di errore. Condivide anche i suoi pensieri sul futuro post-AGI, affermando che AGI potrebbe aiutare gli esseri umani a diventare più illuminati e interagire con il mondo in modo più corretto. Tuttavia, Sutskever sottolinea che sarà difficile per le persone capire esattamente cosa sta accadendo e come contribuire alla società mentre si trasforma. Inoltre, spera che l'AGI non detterà come dovrebbe essere gestita la società e che le persone siano ancora libere di commettere i propri errori e subirne le conseguenze, con l'AGI che fornisce più una rete di sicurezza di base.

  • 00:25:00 In questa sezione, Ilya Sutskever, Chief Scientist di OpenAI, parla dell'hardware nell'IA e sfata la convinzione che il TPU personalizzato di Google dia loro un vantaggio rispetto alle GPU. Spiega che fondamentalmente l'architettura di TPU e GPU è molto simile e l'unica cosa che conta sull'hardware è il costo per flop e il costo complessivo dei sistemi. Sutskever condivide anche approfondimenti sul lavoro svolto nello sviluppo dell'IA, che implica la comprensione del sistema e dei risultati, non solo l'elaborazione di nuove idee. Parla anche della partnership di OpenAI con Microsoft e di quanto sia vulnerabile l'ecosistema AI a battute d'arresto come un disastro naturale a Taiwan.

  • 00:30:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute la possibilità che i costi di inferenza diventino un ostacolo al progresso dei modelli di intelligenza artificiale. Suggerisce che l'utilità del modello determinerà se il costo è proibitivo o meno, osservando che clienti diversi utilizzano già reti neurali diverse di dimensioni diverse a seconda del loro caso d'uso. Affronta anche le preoccupazioni relative ai governi stranieri che tentano di conoscere i modelli e l'importanza dell'affidabilità e della controllabilità come proprietà emergenti. Sebbene prevedere capacità specifiche non sia semplice, ritiene che saranno compiuti progressi nel miglioramento dei modelli, rendendoli più affidabili e maggiormente in grado di risolvere i problemi.

  • 00:35:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute le leggi di scala dell'IA e il legame tra l'accuratezza della previsione della parola successiva e la capacità di ragionamento. Sebbene consideri importanti le leggi di ridimensionamento, crede che altre cose possano fornire più ragionamenti per unità di sforzo. Sottolinea inoltre il valore dell'input umano nei modelli di insegnamento, nonché la relazione tra l'esistenza di dati, GPU e trasformatori, suggerendo che il loro sviluppo è intrecciato. Inoltre, Sutskever esprime la sua convinzione che alla fine la rivoluzione del deep learning si sarebbe verificata, indipendentemente da chi fossero i pionieri, e ammette la difficoltà di allineare modelli che potrebbero potenzialmente travisare le loro intenzioni.

  • 00:40:00 In questa sezione, Ilya Sutskever discute il potenziale per la ricerca accademica di fornire importanti intuizioni sulle capacità dell'IA, ma riconosce che attualmente sembra più facile per le aziende realizzare queste capacità. Osserva inoltre che l'impatto dei modelli linguistici può andare oltre il mondo dei bit e nel mondo degli atomi, a seconda delle azioni che provocano. Sutskever ritiene che le scoperte necessarie per l'IA sovrumana potrebbero non sembrare necessariamente scoperte col senno di poi e che potrebbe essere importante essere ispirati dagli umani e dal cervello, ma anche consapevoli delle qualità non essenziali che possono portare fuori strada la ricerca.

  • 00:45:00 In questa sezione, Ilya Sutskever risponde alla domanda finale sul perché esiste una forte correlazione tra l'essere il primo a compiere la rivoluzione del deep learning e l'essere ancora uno dei migliori ricercatori. Crede che la perseveranza sia una condizione necessaria ma non sufficiente per il successo. Molte cose devono venire insieme e bisogna avere il modo giusto di vedere le cose. È una domanda difficile a cui rispondere, ma ha continuato a impegnarsi molto e finora si è rivelato sufficiente.
 

Lezione 1: Deep Learning pratico per programmatori 2022



Lezione 1: Deep Learning pratico per programmatori 2022

In questo video di YouTube "Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders 2022", l'istruttore introduce il corso, evidenziando il rapido ritmo del cambiamento nel deep learning e dimostra la facilità di creare un sistema "bird or not bird" utilizzando Python. Il corso mira a mostrare alle persone come costruire e distribuire prima i modelli, piuttosto che iniziare con una revisione dell'algebra lineare e del calcolo, e coprirà una gamma di modelli di deep learning, inclusi algoritmi basati su immagini in grado di classificare suoni o movimenti del mouse. L'istruttore sottolinea l'importanza della creazione di blocchi di dati, della comprensione dei rilevatori di funzionalità e dell'utilizzo di modelli pre-addestrati per ridurre i requisiti di codifica. Il corso copre anche la segmentazione e l'analisi tabulare, con fast.ai che fornisce le migliori pratiche che aiutano a ridurre la codifica e migliorare i risultati.

Il video fornisce un'introduzione al deep learning e alle sue applicazioni in vari campi. Il relatore discute le basi dell'apprendimento automatico, incluso il processo di addestramento del modello e l'importanza del calcolo della perdita per aggiornare il peso del modello per prestazioni migliori. La lezione copre due modelli: apprendimento tabulare e filtraggio collaborativo. Il relatore sottolinea inoltre l'utilità dei notebook Jupyter nella creazione e condivisione di codice, inclusi esempi di progetti studenteschi passati che hanno portato a nuove startup, articoli scientifici e offerte di lavoro. Il punto principale è che gli aspiranti studenti profondi dovrebbero sperimentare e condividere il proprio lavoro con la comunità per ottenere feedback ed esperienza preziosi.

  • 00:00:00 In questa sezione, l'istruttore introduce la prima lezione di Practical Deep Learning for Coders versione 5, evidenziando quanto è cambiato dall'ultimo aggiornamento del corso. Usa un divertente fumetto XKCD della fine del 2015 come esempio di quanto velocemente le cose si stiano evolvendo nel campo del deep learning. Successivamente, dimostra la creazione di un sistema "uccello o non uccello" utilizzando Python, che prevede il download e il ridimensionamento di immagini di uccelli e foreste, la creazione di un blocco di dati utilizzando fast.ai e la visualizzazione di alcune delle immagini scaricate. L'istruttore sottolinea che il corso fornirà molti più dettagli e che l'obiettivo di questa sezione è fornire una rapida panoramica di alto livello.

  • 00:05:00 In questa sezione, il presentatore mostra una dimostrazione di quanto sia facile creare un modello di visione artificiale e identificare se un'immagine contiene un uccello o una foresta con solo 200 immagini di ciascuno. Ciò che prima era quasi impossibile ora è diventato facilmente accessibile con il deep learning e il presentatore condivide l'esempio di DALLꞏEꞏ2, un algoritmo che genera nuove immagini dal testo semplice. Questi recenti progressi nel deep learning sono una testimonianza della velocità con cui si muove questo campo e il presentatore osserva che è accessibile senza richiedere molto codice, matematica o altro che un computer portatile.

  • 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute le capacità dei modelli di deep learning e il modo in cui eseguono compiti che una volta erano ritenuti impossibili per i computer. Menzionano come il deep learning viene utilizzato nei modelli artistici e linguistici, come il modello linguistico dei percorsi di Google che può spiegare la risposta a una barzelletta. Il relatore riconosce anche la necessità di considerazioni etiche nell'apprendimento approfondito e raccomanda di dare un'occhiata a un corso di etica dei dati su etica.fast.ai. Quindi introducono una versione online del sistema di tazze colorate per verificare come stanno andando gli studenti e ringraziano Radek per averlo creato, che ha appena annunciato di aver ottenuto il lavoro dei suoi sogni presso Nvidia AI.

  • 00:15:00 In questa sezione del video, l'istruttore sottolinea l'importanza del contesto nell'apprendimento, in particolare nel campo del deep learning. Piuttosto che iniziare con una revisione dell'algebra lineare e del calcolo, l'istruttore ritiene che le persone apprendano in modo più efficace quando viene fornito un contesto in atto. Usa l'analogia dell'apprendimento dello sport, in cui viene mostrato un intero gioco di sport e poi gradualmente si mettono insieme più pezzi. Questo è l'approccio che adotta in questo corso, in cui si imparerà prima a costruire e distribuire modelli e poi ad approfondire le classi più sofisticate e tecnicamente dettagliate in seguito. L'istruttore discute anche delle sue credenziali e del suo background nell'apprendimento automatico, inclusa la scrittura del popolare libro "Deep Learning for Coders".

  • 00:20:00 In questa sezione, l'istruttore spiega l'approccio storico della visione artificiale prima dell'introduzione delle reti neurali. Descrive come i precedenti modelli di apprendimento automatico si affidavano agli esperti per creare funzionalità che determinassero il modo in cui l'algoritmo avrebbe identificato gli oggetti. L'istruttore lo contrappone alle reti neurali che apprendono queste funzionalità da sole, consentendo uno sviluppo e un addestramento dei modelli molto più rapidi. L'istruttore osserva che la capacità delle reti neurali di apprendere le proprie caratteristiche e di adattarsi a nuovi dati è la chiave del successo del deep learning negli ultimi anni.

  • 00:25:00 In questa sezione, l'istruttore spiega il concetto di rilevatori di caratteristiche nell'apprendimento profondo, che sono strati di reti neurali in grado di identificare ed estrarre caratteristiche specifiche dalle immagini senza intervento umano. Ha illustrato come questi rilevatori di caratteristiche possono essere combinati per riconoscere immagini più complesse e sofisticate. Inoltre, l'istruttore sottolinea la versatilità degli algoritmi basati su immagini e come possono essere utilizzati per classificare i suoni o anche i movimenti del mouse. Infine, sfata il mito secondo cui il deep learning richiede molti dati, computer costosi e matematica estesa, affermando che il transfer learning consente un lavoro all'avanguardia utilizzando risorse minime.

  • 00:30:00 In questa sezione, l'istruttore discute la popolarità di Pytorch rispetto a Tensorflow nel mondo del deep learning, con Pytorch che cresce rapidamente e supera Tensorflow nei repository di ricerca e tra i ricercatori. Tuttavia, osserva che Pytorch può richiedere molto codice per attività relativamente semplici, ed è qui che la libreria fast.ai torna utile. La libreria fast.ai è basata su Pytorch e fornisce best practice che aiutano a ridurre la quantità di codice necessaria e a migliorare i risultati. L'istruttore introduce anche il notebook Jupyter, un'applicazione basata sul Web ampiamente utilizzata nell'industria, nel mondo accademico e nell'insegnamento per la scienza dei dati, e menziona i server cloud come Kaggle che possono essere utilizzati per eseguire i notebook Jupyter.

  • 00:35:00 In questa sezione del video, l'istruttore introduce come utilizzare i notebook Jupyter per programmare, sperimentare ed esplorare con esempi. Spiega come modificare o copiare il taccuino di qualcun altro, avviare un computer virtuale per eseguire codici, utilizzare le scorciatoie da tastiera, scrivere prosa o annotazioni e inserire immagini nel taccuino. Il corso copre anche l'ultima versione di fast.ai e una piccola quantità di codice Python. Attraverso i notebook Jupyter, gli sviluppatori possono mostrare il loro codice e rendere il loro lavoro accessibile ad altre persone nella comunità open source.

  • 00:40:00 In questa sezione, il relatore discute l'uso di librerie esterne e introduce alcune delle librerie fast.ai come "fastdownload" e "resize_images". Spiegano anche l'importanza del comando data block, che viene utilizzato per inserire i dati nel modello. Il blocco di dati ha cinque parametri principali da specificare, inclusi il tipo di input, il tipo di output, il tipo di etichetta e gli elementi da cui dobbiamo eseguire il training. Il relatore sottolinea che la comprensione del blocco di dati è fondamentale per i professionisti dell'apprendimento profondo poiché l'ottimizzazione dell'architettura della rete neurale raramente si verifica nella pratica e questo corso è incentrato sull'apprendimento profondo pratico.

  • 00:45:00 In questa sezione, il relatore spiega i passaggi coinvolti nella creazione di un blocco di dati, che è fondamentale per il successo di un modello di deep learning. Il blocco di dati è responsabile della ricerca di immagini su cui allenarsi utilizzando una funzione che recupera tutti i file di immagine all'interno di un percorso specificato, mettendo da parte alcuni dati per il test e ridimensionando le immagini a una dimensione standard. La creazione di un blocco di dati è seguita dalla creazione di caricatori di dati, che forniscono un flusso di batch di dati che possono essere elaborati dal modello. Il relatore introduce anche il concetto di studente, che combina il modello e i dati ed è essenziale per addestrare un modello di deep learning.

  • 00:50:00 In questa sezione, l'istruttore illustra come utilizzare modelli pre-addestrati in fast.ai per attività di visione artificiale utilizzando la libreria di modelli di immagini pytorch (timm). La famiglia di modelli resnet è sufficiente per la maggior parte dei casi d'uso, ma ci sono molti altri modelli disponibili per l'uso. L'istruttore dimostra come mettere a punto il modello per un'attività specifica, come riconoscere immagini di uccelli in una foresta, e come distribuire il modello utilizzando il metodo predict(). L'istruttore osserva inoltre che sono disponibili molti altri tipi di modelli oltre alla visione artificiale, inclusa la segmentazione.

  • 00:55:00 In questa sezione, l'oratore spiega la segmentazione, che viene utilizzata per colorare ogni pixel di un'immagine in base a ciò che rappresenta. Utilizzando una piccola quantità di dati e un codice minimo, il relatore mostra come un modello può essere addestrato per segmentare le immagini di scene stradali in diverse categorie come automobili, recinzioni ed edifici in soli 20 secondi, con un modello addestrato che è quasi perfetto dopo 2 minuti. Il relatore spiega che speciali classi di caricatori di dati possono essere utilizzate per la gestione dei dati, richiedendo ancora meno codice per i set di dati che si verificano frequentemente. Il relatore passa quindi a spiegare l'analisi tabulare e come è ampiamente utilizzata in settori come la previsione di colonne di fogli di calcolo e tabelle di dati. Fornendo informazioni simili ai blocchi di dati e utilizzando il tipo di invio, puoi utilizzare fast.ai per fare automaticamente la cosa giusta per i tuoi dati, indipendentemente dal tipo di dati che sono.

  • 01:00:00 In questa sezione, la lezione copre due tipi di modelli: apprendimento tabulare e filtraggio collaborativo. I modelli tabulari vengono usati per i dati senza modello preaddestrato, in cui le tabelle di dati variano notevolmente. Il filtraggio collaborativo è la base per la maggior parte dei sistemi di raccomandazione e funziona trovando utenti simili in base ai prodotti che preferiscono. Un set di dati di filtraggio collaborativo avrà un ID utente, un ID prodotto (come un film) e una valutazione. La lezione prosegue mostrando come creare caricatori di dati di filtraggio collaborativo e discutendo le differenze tra la messa a punto e l'adattamento di un modello.

  • 01:05:00 In questa sezione, il relatore parla dell'utilità dei notebook Jupyter come strumento per la creazione e la condivisione di codice, incluso il fatto che l'intera libreria fast.ai è scritta nei notebook. Inoltre, il relatore tocca lo stato attuale del deep learning e le sue applicazioni in vari campi, tra cui PNL, visione artificiale, medicina, sistemi di raccomandazione, giochi e robotica. Il relatore osserva che il deep learning è stato in grado di superare i risultati all'avanguardia in molti campi e che è generalmente adatto a compiti che un essere umano può svolgere ragionevolmente rapidamente.

  • 01:10:00 In questa sezione, il presentatore spiega l'idea di base dell'apprendimento automatico, partendo da un normale programma che ha input e risultati codificati con condizionali, cicli e variabili. Il programma viene quindi sostituito con un modello che contiene pesi casuali e il modello è una funzione matematica che prende gli input e li moltiplica insieme per i pesi. Il modello è sostanzialmente inutile se i pesi non vengono scelti con cura, quindi è necessario calcolare la perdita, che è un numero che misura la qualità dei risultati, e aggiornare i pesi per creare un nuovo set leggermente migliore del precedente. Questo processo è fondamentale per migliorare le prestazioni del modello.

  • 01:15:00 In questa sezione, il relatore spiega il processo di addestramento di un modello nell'apprendimento automatico, che prevede la ripetizione di una semplice sequenza di passaggi che utilizzano le reti neurali per produrre output sostituendo i negativi con gli zeri. In teoria, il modello può risolvere qualsiasi funzione calcolabile se gli vengono dati tempo, dati e input sufficienti e il modello addestrato può essere integrato in qualsiasi programma come un altro pezzo di codice che mappa gli input ai risultati. È probabile che i programmatori Python seguano facilmente il processo, ma coloro che non hanno familiarità possono comunque sperimentare con i taccuini Kaggle e provare cose diverse come modificare l'esercizio dell'uccello o della foresta, provare tre o quattro categorie e condividere il proprio lavoro nei forum. La cosa più importante è sperimentare e leggere il capitolo 1 del libro per essere preparati alla lezione successiva.

  • 01:20:00 In questa sezione del video, l'istruttore condivide diversi esempi di progetti su cui gli studenti precedenti hanno lavorato nel corso "Practical Deep Learning for Coders", che ha portato a nuove startup, articoli scientifici e offerte di lavoro. Questi progetti includono la classificazione di diversi tipi di persone in base a dove vivono, la creazione di un classificatore di zucchine e cetrioli, la classificazione accurata delle immagini satellitari in 110 città diverse e il riconoscimento dello stato degli edifici per gli sforzi di resilienza ai disastri. Alcuni studenti hanno persino battuto lo stato dell'arte nei rispettivi campi, come un classificatore di suoni e il sequenziamento normale del tumore. L'istruttore incoraggia gli studenti attuali e futuri a iniziare a creare progetti, indipendentemente dal loro livello di esperienza, e a condividerli con il forum per feedback e incoraggiamento.
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