Excel에서 대형 모델 원리 애니메이션을 위한 교육용 도구

일반 소개

AI by Hand는 Tom Yeh 교수가 만들고 관리하는 Excel을 통한 인공 지능(AI) 모델 구축 교육에 중점을 둔 교육 웹사이트입니다. 이 사이트는 일련의 무료 스프레드시트 템플릿과 자세한 튜토리얼을 제공하여 사용자가 신경망, 트랜스포머 등과 같은 AI 알고리즘을 Excel에서 수동으로 구현할 수 있도록 도와줍니다. 이 사이트의 목표는 학습자가 실습을 통해 AI의 수학과 논리를 이해할 수 있도록 하는 것으로, AI에 관심이 있는 학생, 교사, 초보자 등에게 적합합니다. 콘텐츠는 기본적인 다층 퍼셉트론(MLP)부터 복잡한 컴퓨터 비전 모델에 이르기까지 다양하며, '손' 컴퓨팅의 가치를 강조합니다. 서브스택 블로그로 업데이트되는 이 사이트는 전 세계 교육자와 학습자에게 인기 있는 대화형 학습 리소스를 제공합니다.

기능 목록

• 다운로드용 Excel 템플릿 제공사용자는 미리 정의된 공식과 구조의 스프레드시트를 다운로드하여 AI 모델 계산에 직접 사용할 수 있습니다.
• 여러 AI 모델 교육 지원MLP, 트랜스포머, RNN, 역전파 등의 모델을 Excel로 구현하는 방법을 포함합니다.
• 튜토리얼 콘텐츠의 실시간 업데이트새로운 튜토리얼과 연습문제는 서브스택 플랫폼을 통해 정기적으로 공개됩니다.
• 사용자 지정 모델 매개변수사용자는 표에서 가중치, 편향도 및 기타 매개변수를 조정하고 계산 결과의 변화를 관찰할 수 있습니다.
• 비디오 프레젠테이션 지원일부 자습서에는 Excel에서 복잡한 알고리즘을 조작하는 방법을 보여주는 동영상이 함께 제공됩니다.
• 오픈 소스 커먼즈일부 콘텐츠는 사용자가 자유롭게 수정하고 기여할 수 있도록 GitHub에서 오픈소스로 공개되어 있습니다.
• 대화형 피드백 메커니즘사용자는 댓글이나 이메일을 통해 작성자와 소통하여 개선 사항을 제안하거나 버그를 신고할 수 있습니다.

도움말 사용

1. 웹사이트 방문 및 리소스 액세스

• 이동브라우저를 열고 URL을 입력합니다.https://www.byhand.ai/t/spreadsheet를 클릭하고 손으로 만드는 AI의 스프레드시트 페이지로 이동합니다.
• rig페이지에 Google 스프레드시트 링크가 표시됩니다(예https://by-hand.ai/sp/tfmr)을 클릭하면 트랜스포머 모델의 Excel 템플릿을 볼 수 있습니다.
• STH에 주목하세요.최신 템플릿과 튜토리얼을 받아보려면 Substack 계정에 가입하여 Tom Yeh의 블로그를 구독하는 것이 좋습니다.

2. Excel 서식 파일 다운로드 또는 복사

• 다운로드Google 스프레드시트 페이지에서 '파일' > '다운로드' > 'Microsoft Excel(.xlsx)'을 클릭하여 로컬에 저장합니다. 로컬에 저장합니다.
• 복제 방법파일 > 복사하기를 클릭하고 템플릿을 Google 드라이브에 저장한 다음 온라인에서 편집합니다.
• 주의사용 중인 Excel 버전이 수식 계산(예: 합계, PRODUCT 등)을 지원하는지 확인하세요(Excel 2016 이상 권장).

3. 주요 기능의 세부 작동 흐름

기능 1: Excel 템플릿을 사용하여 트랜스포머 모델 학습하기

• 의도다운로드한 트랜스포머 템플릿을 엽니다(예tfmr.xlsx)을 클릭하면 입력 레이어, 가중치 행렬, 출력 계산 영역 등 여러 워크시트가 표시됩니다.
• 워크플로::
  1. 입력 데이터'입력' 워크시트에 테스트 데이터(예: 간단한 문장 벡터(숫자 형식)를 입력합니다.
  2. 조정 매개변수'가중치' 워크시트로 이동하여 가중치 및 바이어스 값을 변경합니다(예: 가중치를 0.5에서 0.8로 변경).
  3. 계산 프로세스 보기'순방향' 워크시트로 전환하면 테이블이 순방향 전파 결과를 자동으로 계산하여 각 단계의 중간값을 표시합니다.
  4. 출력 확인출력 워크시트에서 최종 결과를 확인하여 트랜스포머의 주의 집중 메커니즘이 출력에 어떤 영향을 미치는지 이해합니다.
• 주요 기능템플릿에는 사용자가 매개변수를 조정하여 모델 동작을 직관적으로 관찰할 수 있는 수식(예: 행렬 곱셈 MMULT)과 시각적 다이어그램이 내장되어 있습니다.
• 기교계산 결과가 비정상인 경우 공식 참조 범위가 올바른지 확인하거나 웹사이트의 튜토리얼 동영상을 참조하세요.

기능 2: 역전파의 수동 구현

• 의도웹사이트(참조)에서 역전파 템플릿을 다운로드하세요.https://www.byhand.ai(역전파 문서).
• 워크플로::
  1. 네트워크 구조 설정템플릿에 3계층 네트워크의 초기 매개변수를 입력합니다(예: 입력 계층에 뉴런 2개, 숨겨진 계층에 뉴런 3개, 출력 계층에 뉴런 1개).
  2. 학습 데이터 입력'데이터' 워크시트에 샘플 데이터와 원하는 출력을 입력합니다(예: [0.1, 0.2]를 입력하고 0.7의 출력을 예상).
  3. 순방향 전파 계산: 포워드 패스 워크시트로 이동하여 각 레이어의 출력을 관찰합니다.
  4. 역전파 수행백워드 패스 워크시트에서 테이블은 손실 함수를 기반으로 기울기를 자동으로 계산하고 가중치를 업데이트합니다.
  5. 반복 조정3단계와 4단계를 여러 번 실행하고 가중치가 점진적으로 최적화되는 과정을 관찰하세요.
• 주요 기능수동 입력 및 계산을 통해 사용자는 역전파의 수학에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 템플릿에는 주요 공식(예: ∂L/∂w)이 라벨링되어 있습니다.
• 제안초기 사용 시에는 웹사이트의 문서(예: 2024년 10월 7일의 역전파 자습서)를 통해 단계별로 작업하는 것이 좋습니다.

기능 3: 사용자 지정 모델 매개변수 실험

• 의도템플릿(예: MLP 또는 RNN)을 선택하고 로컬로 복사되었는지 확인합니다.
• 워크플로::
  1. 매개변수 영역 열기: "가중치" 및 "편향"이라고 표시된 셀 영역을 찾습니다.
  2. 수정된 값가중치를 기본값(예: 0.3)에서 다른 값(예: 1.2)으로 변경하거나 편향성을 조정합니다.
  3. 계산 실행 중Enter 키를 누르거나 표를 새로 고침하고 출력이 어떻게 변경되는지 관찰합니다.
  4. 비교 결과매개변수가 모델에 미치는 영향을 이해하기 위해 다양한 매개변수에 따른 출력의 차이를 기록합니다.
• 주요 기능이러한 '시행착오' 접근 방식을 통해 사용자는 AI 모델의 민감도를 시각화할 수 있으며 교육이나 실험에 적합합니다.
• 팁결과가 예상보다 많으면 Excel의 '실행 취소' 기능(Ctrl+Z)을 사용하여 원래 값으로 복원할 수 있습니다.

4. 더 많은 도움 받기

• 동영상 튜토리얼AI by Hand의 유튜브 채널(예: 딥서치 강의)을 방문하면 Tom Yeh 또는 어시스턴트가 실제로 작업하는 모습을 볼 수 있습니다.
• 커뮤니티 상호 작용서브스택 문서 아래에 질문과 함께 댓글을 남기거나 템플릿 개선 사항을 공유하면 대개 작성자가 답변해 드립니다.
• 발전을 위한 리소스사이트의 다른 페이지 탐색(예https://www.byhand.ai홈페이지)에서 더 많은 모델 템플릿(예: 알파폴드, LSTM)을 확인할 수 있습니다.

5. 주의 사항

• 장비 요구 사항하위 버전에서는 제대로 표시되지 않을 수 있는 복잡한 수식 및 차트 렌더링이 Excel 또는 Google 스프레드시트에서 지원되는지 확인하세요.
• 학습 조언초보자는 간단한 MLP 템플릿으로 시작하여 복잡한 트랜스포머 또는 컴퓨터 비전 모델에 점진적으로 도전할 수 있습니다.
• 진행 상황 저장오용으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 주기적으로 파일을 저장합니다.

위의 단계를 통해 사용자는 AI by Hand의 Excel 템플릿을 사용하여 빠르게 AI를 시작하고 실제로 AI 모델링의 핵심 원칙을 익힐 수 있습니다. 이 웹사이트의 가장 큰 장점은 프로그래밍 기초가 필요하지 않고 익숙한 Excel만으로도 AI 학습을 수행할 수 있어 진입 장벽이 크게 낮아진다는 점입니다.