PMF Strojno učenje 2023 - Vježbe

Materijali za vježbe kolegija Strojno učenje Prirodoslovno-matematičkog fakulteta (PMF - Matematički odsjek) Sveučilišta u Zagrebu za akademsku godinu 2022./2023.

Sadržaj vježbi

• Vježba 1 - Uvod u osnovne alate i priprema podataka
• Vježba 2 - Nadzirano učenje
• Vježba 3 - Odabir značajki
• Vježba 4 - Smanjivanje dimenzionalnosti
• Vježba 5 - Učenje bez nadzora
• Vježba 6 - Duboko Učenje
  • Vježba 6 na Google Colab

Anaconda okruženje

Vježbe se nalaze u obliku Python/Jupyter bilježnica (Jupyter notebooks) i testirane su na Windows, Linux i Mac OS X unutar Anaconda (Python 3.6) okruženja (verzija 4.4.0). Za prvih pet vježbi vam neće trebati dodatni programski paketi pored onih koji dolaze s Anacondom.

Slijedite uputstva u nastavku za vaš OS (Windows, Linux, Mac OS X):

• Preuzmite i instalirajte programski sustav Anaconda 3 s https://www.anaconda.com/download/
• Stvorite Anaconda okruženje (conda environment) s Python 3.6 i pretpostavljenim Anaconda Python bibliotekama (pogledajte conda-cheatsheet). U stvorenom i aktiviranom okruženju mogu se koristiti pripadne Python biblioteke i instalirati nove.

Pip okruženje

Umjesto Anaconde možete koristiti i pip okruženje, što je možda jednostavnije ako već imate gotovu Python instalaciju.

Stvorite Python okruženje za vježbe i instalirajte ipython kernel u njega:

python3 -m venv vjezbe
source vjezbe/bin/activate
pip install ipykernel
ipython kernel install --user --name=vjezbe

Python virtualno okruženje se deaktivira s deactivate.

Aktivirajte okruženje i instalirajte potrebne pakete koji se nalaze u requirements.txt:

source vjezbe/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Sada možete pokrenuti Juypter notebook:

jupter notebook

Github repozitorij

Git je sustav za upravljanje izvornim kodom, klijentski program za korištenje sustava Git možete preuzeti s https://git-scm.com/downloads. Iz komandne linije ([Anaconda] Command Prompt na Windowsima ili Terminal na Linux/Mac OS X) pozicionirajte se u željeni direktorij i klonirajte git repozitorij naredbom:

git clone https://github.com/pmf-strojnoucenje/Vjezbe.git

Kako bi preuzeli ažurirane materijale za vježbe u prije klonirani repozitorij, pozicionirajte se u drirektorij kloniranog repozitorija i preuzmite nove promjene repozitorija koristeći git naredbu:

git pull origin master

Kao alternativnu za gore navedeni postupak možete preuzmiti zip arhivu trenutnog stanja repozitorija s https://github.com/pmf-strojnoucenje/Vjezbe/archive/master.zip.

Jupyter

Sve vježbe su spremljene kao Python bilježnice sustava Jupyter [http://jupyter.org/] kojeg možete pokrenuti na sljedeći način iz komadne linije:

• aktivirajte okruženje vjezbe (za više detalja pogledajte conda-cheatsheet):

  • Windows: activate vjezbe

  • Linux/Mac OS X: source activate vjezbe

• unutar vjezbe pokrenite Jupyter notebooks poslužitelj (za detalje pogledajte uputstva):

  jupyter notebook --notebook-dir=PATH-TO-REPOSITORY --port=NUMBER-OF-UNUSED-PORT
  

  Usmjerite vaš web preglednik na http://localhost:[NUMBER-OF-UNUSED-PORT] nakon čega ćete moći navigirati strukturu direktorija i koristiti pripremeljene Python/Jupyter bilježnice za vježbe.

Duboko učenje vježbe

Instalirajte python

Instalirajte u mapu virtual environment

python -m venv /put/do/eksperiment/mape/.venvdu

Ako vscode nije sam aktivirao okruženje onda: Windows PowerShell Admin omogućiti:

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope LocalMachin

Powershell:

.venvdu/Scripts/Activate.ps1 

Ostali:

.venvdu/Scripts/activate

Nadogradnja pip paketa python

pip install --upgrade pip

ili

python.exe -m pip install --upgrade pip

Instalirajte sve potrebne biblioteke iz req.txt

python.exe -m pip install -r req.txt

Za instalaciju podrške računanja na grafičkim karticama vidite: https://pytorch.org/

Pokretanje tensorboarda

Učeni modeli nalaze se na vezi.

tensorboard --logdir='put/do/mape/runs' 

Tensorboard u Colab okruženju:

!pip install tensorboard
!tensorboard dev upload --logdir runs \
--name "IME" \
--description "OPIS"

Slijedite upute i ulogirajte se google računom te otvorite link koji je nastao u izlazu iz čelije.