Los 10 mejores libros de aprendizaje profundo para leer y adquirir experiencia

A medida que crece la adopción de la inteligencia artificial (IA), también aumenta la demanda de profesionales con habilidades relacionadas con la IA. Una de esas habilidades que tiene una gran demanda es el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es una rama de la IA que se ocupa de los algoritmos que pueden aprender de los datos sin supervisión. Se enfoca en tratar de hacer que las máquinas entiendan el habla y las imágenes humanas entrenándolas para identificar patrones en los datos.

Para convertirse en un experto certificado en este campo, debe obtener conocimientos y construir una base sólida para avanzar en su carrera. Para eso, el primer paso que puedes tomar es leer libros relevantes. Para ayudarlo con eso, aquí hay una lista de diferentes subtemas de aprendizaje profundo y algunos libros relevantes que puede elegir para cada subtema. Estos libros lo ayudarán a comprender el aprendizaje profundo y su uso en la actualidad.

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Introducción al aprendizaje profundo

El libro Introducción al aprendizaje profundo es perfecto para cualquier persona curiosa pero que carece de conocimientos previos sobre cómo funcionan las cosas en el aprendizaje profundo. Al leer el libro, encontrará que el aprendizaje profundo es el proceso de entrenar redes neuronales artificiales en grandes cantidades de datos, con la intención de crear sistemas que puedan aprender de forma independiente sin intervención humana. Combina redes neuronales profundas y varios algoritmos de modelado estadístico y aprendizaje automático. El libro también habla de las redes neuronales profundas, que son esencialmente programas informáticos inspirados en la arquitectura del cerebro humano. Se emplean cuando la tarea es demasiado compleja para los algoritmos tradicionales.

El aprendizaje profundo nos permite resolver problemas que antes eran difíciles o incluso imposibles, como el reconocimiento de imágenes y los vehículos autónomos. Obtenga este libro para comprender los conceptos básicos de este subconjunto de aprendizaje automático y obtenga varios conceptos subyacentes.

Python para aprendizaje profundo

Python es el lenguaje más popular para los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático. Es un lenguaje de propósito general que es fácil de aprender pero potente y escalable. La comunidad grande y activa de Python contribuye a su lista cada vez mayor de bibliotecas y herramientas. Los mejores libros para aprender deep learning con Python son:

• Introducción al aprendizaje automático con Python: este libro es una introducción fantástica al aprendizaje automático.
• Aprendizaje automático con Python: este libro está dirigido a desarrolladores que desean implementar algoritmos de aprendizaje automático en sus aplicaciones.
• Aprendizaje profundo con Python: este libro es ideal para aquellos que desean implementar algoritmos de aprendizaje profundo con Python.

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Red neuronal en aprendizaje profundo

Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano. Las redes neuronales están compuestas por "nodos" que se organizan en capas. La primera capa podría ser las propias "neuronas", que reciben información de otras neuronas en la siguiente capa, y la capa final produce una salida. La red se entrena proporcionando un conjunto de ejemplos, y la salida de cada nodo en cada ejemplo se usa para ajustar la intensidad de la conexión entre los nodos de la red.

Con el tiempo, la red aprende qué entradas se envían mejor a la capa final. Una red neuronal resuelve problemas al encontrar patrones en grandes cantidades de datos y luego hacer predicciones basadas en esos patrones. Algunos de los libros más valiosos que puede leer para comprender mejor las redes neuronales en el aprendizaje profundo son:

• Redes neuronales y aprendizaje profundo: este libro presenta cómo se construyen las redes neuronales y las matemáticas detrás de su trabajo.
• Cree su propia red neuronal: una introducción visual detallada para principiantes: lea este libro para realizar un recorrido visual por la construcción y el funcionamiento de las redes neuronales utilizando Python.

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Avance en el aprendizaje profundo con RL y ML

El aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje automático son subcampos del aprendizaje profundo. El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que los agentes de software experimentan una simulación e intentan maximizar su puntuación final. Estos agentes aprenden por ensayo y error, al igual que los humanos. El aprendizaje por refuerzo se usa más comúnmente en robótica y es esencial para automóviles, juegos y cualquier otra aplicación en la que los agentes de software toman decisiones de forma autónoma en un entorno simulado.

Por otro lado, el aprendizaje automático es un campo de estudio más amplio que incluye todo tipo de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Algunos de los mejores libros que puede leer para comenzar con el aprendizaje profundo avanzado con RL y ML incluyen:

• Aprendizaje de refuerzo profundo: una guía completa de autoevaluación: este libro lo ayudará a sentirse cómodo con RL y su uso en contextos de aprendizaje profundo.
• Aprendizaje por refuerzo profundo con Python: este libro es el comienzo perfecto si está familiarizado con el lenguaje de programación Python y desea comprender cómo se puede usar para crear modelos RL profundos.

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Aprendizaje profundo con Tensorflow

TensorFlow es el marco de código abierto de Google para realizar aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Fue desarrollado por Google y se utiliza en muchos productos y servicios de Google. TensorFlow es una poderosa herramienta ampliamente utilizada por científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Los mejores libros para aprender deep learning con Tensorflow son:

• Aprendizaje profundo con TensorFlow: este libro es un excelente recurso tanto para principiantes como para usuarios avanzados de TensorFlow.
• TensorFlow para aprendizaje profundo: este libro es ideal para los profesionales que desean aplicar el aprendizaje profundo con TensorFlow para uso comercial.
• Introducción al aprendizaje profundo con TensorFlow: este libro es apropiado para los científicos de datos que desean comprender e implementar el aprendizaje profundo con TensorFlow.

Conclusión

El aprendizaje profundo es una forma sofisticada de aprendizaje automático fundamental para muchas aplicaciones modernas, incluida la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y otras áreas de la inteligencia artificial. Permite que las computadoras procesen la información de manera más humana mediante el entrenamiento de grandes redes neuronales en una gran cantidad de datos.

El aprendizaje profundo se aplica en varias industrias, incluidas la atención médica, la educación y las finanzas. Este campo aún está en pañales y todavía se están desarrollando muchas innovaciones de vanguardia. A pesar de eso, el impacto de este campo no se puede cuestionar ni dudar. Con el tiempo, el impacto solo será mayor a medida que ocurran más avances. Entonces, si desea comenzar su carrera en el aprendizaje profundo, ahora es el momento adecuado para comenzar a dominar los fundamentos.

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