Top 10 des livres d'apprentissage en profondeur à lire pour acquérir une expertise

Alors que l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) continue de croître, la demande de professionnels possédant des compétences liées à l'IA augmente également. L'apprentissage en profondeur est l'une de ces compétences très demandées. L'apprentissage en profondeur est une branche de l'IA qui traite des algorithmes capables d'apprendre à partir de données de manière non supervisée. Il se concentre sur la tentative de faire en sorte que les machines comprennent la parole et les images humaines en les entraînant à identifier des modèles dans les données.

Pour devenir un expert certifié dans ce domaine, vous devez acquérir des connaissances et construire une base solide pour faire avancer votre carrière. Pour cela, la première étape que vous pouvez prendre est de lire des livres pertinents. Pour vous aider, voici une liste de différents sous-thèmes d'apprentissage en profondeur et quelques livres pertinents que vous pouvez vous procurer pour chaque sous-thème. Ces livres vous aideront à comprendre l'apprentissage en profondeur et son utilisation aujourd'hui.

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Introduction à l'apprentissage en profondeur

Le livre Introduction to Deep Learning est parfait pour tous ceux qui sont curieux mais qui n'ont aucune connaissance de base du fonctionnement de Deep Learning. En lisant le livre, vous constaterez que l'apprentissage en profondeur est le processus de formation de réseaux de neurones artificiels sur de grandes quantités de données, dans l'intention de créer des systèmes capables d'apprendre de manière indépendante sans intervention humaine. Il combine des réseaux de neurones profonds et divers algorithmes de modélisation statistique, et l'apprentissage automatique. Le livre parle également des réseaux de neurones profonds, qui sont essentiellement des programmes informatiques inspirés de l'architecture du cerveau humain. Ils sont utilisés lorsque la tâche est trop complexe pour les algorithmes traditionnels.

L'apprentissage en profondeur nous permet de résoudre des problèmes auparavant difficiles, voire impossibles, tels que la reconnaissance d'images et les véhicules autonomes. Procurez-vous ce livre pour comprendre les bases de ce sous-ensemble d'apprentissage automatique et vous familiariser avec divers concepts sous-jacents.

Python pour l'apprentissage en profondeur

Python est le langage le plus populaire pour les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique. C'est un langage polyvalent, facile à apprendre, mais puissant et évolutif. La communauté nombreuse et active de Python contribue à sa liste sans cesse croissante de bibliothèques et d'outils. Les meilleurs livres pour apprendre le deep learning avec Python sont :

• Introduction à l'apprentissage automatique avec Python - Ce livre est une fantastique introduction à l'apprentissage automatique.
• Machine Learning with Python – Ce livre s'adresse aux développeurs qui souhaitent implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique dans leurs applications.
• Apprentissage en profondeur avec Python - Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage en profondeur avec Python.

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Réseau de neurones dans l'apprentissage en profondeur

Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré du cerveau humain. Les réseaux de neurones sont composés de « nœuds » qui sont disposés en couches. La première couche pourrait être les «neurones» eux-mêmes, qui reçoivent une entrée d'autres neurones de la couche suivante, la dernière couche produisant une sortie. Le réseau est formé en fournissant un ensemble d'exemples, la sortie de chaque nœud dans chaque exemple étant utilisée pour ajuster la force de connexion entre les nœuds du réseau.

Au fil du temps, le réseau apprend quelles entrées sont les mieux transmises à la couche finale. Un réseau de neurones résout les problèmes en trouvant des modèles dans de grandes quantités de données, puis en faisant des prédictions basées sur ces modèles. Certains des livres les plus précieux que vous pouvez lire pour mieux comprendre les réseaux de neurones dans l'apprentissage en profondeur sont :

• Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur - Ce livre présente la construction des réseaux de neurones et les mathématiques sous-jacentes à leur travail.
• Créez votre propre réseau de neurones - une introduction visuelle approfondie pour les débutants - Lisez ce livre pour faire une visite visuelle de la construction et du fonctionnement des réseaux de neurones à l'aide de Python.

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Faire progresser le Deep Learning avec RL et ML

L'apprentissage par renforcement et l'apprentissage automatique sont des sous-domaines de l'apprentissage en profondeur. L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel des agents logiciels font l'expérience d'une simulation et tentent de maximiser leur score final. Ces agents apprennent par essais et erreurs, tout comme les humains. L'apprentissage par renforcement est le plus couramment utilisé en robotique, et il est essentiel pour les voitures autonomes, les jeux et toute autre application où les agents logiciels prennent des décisions de manière autonome dans un environnement simulé.

D'autre part, l'apprentissage automatique est un domaine d'étude plus large qui comprend tous les types d'algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés. Certains des meilleurs livres que vous pouvez lire pour vous lancer dans l'apprentissage en profondeur avancé avec RL et ML incluent :

• Deep Reinforcement Learning - Un guide complet d'auto-évaluation - Ce livre vous aidera à vous familiariser avec RL et son utilisation dans des contextes d'apprentissage en profondeur.
• Deep Reinforcement Learning with Python - Ce livre est le début idéal si vous connaissez le langage de programmation Python et souhaitez comprendre comment il peut être utilisé pour créer des modèles RL profonds.

Blogs populaires sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle

Apprentissage en profondeur avec Tensorflow

TensorFlow est le framework open source de Google pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Il a été développé par Google et est utilisé dans de nombreux produits et services Google. TensorFlow est un outil puissant largement utilisé par les data scientists et les ingénieurs en machine learning. Les meilleurs livres pour apprendre le deep learning avec Tensorflow sont :

• Apprentissage en profondeur avec TensorFlow - Ce livre est une excellente ressource pour les utilisateurs débutants et avancés de TensorFlow.
• TensorFlow pour l'apprentissage en profondeur - Ce livre est idéal pour les praticiens qui souhaitent appliquer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow à des fins commerciales.
• Introduction à l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow - Ce livre est approprié pour les scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow.

Conclusion

L'apprentissage en profondeur est une forme sophistiquée d'apprentissage automatique essentielle à de nombreuses applications modernes, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres domaines de l'intelligence artificielle. Il permet aux ordinateurs de traiter les informations de manière plus humaine en entraînant de grands réseaux de neurones sur une quantité massive de données.

L'apprentissage en profondeur est appliqué dans divers secteurs, notamment la santé, l'éducation et la finance. Ce domaine en est encore à ses balbutiements et de nombreuses innovations de pointe sont encore en cours de développement. Malgré cela, l'impact de ce domaine ne peut être remis en question ou mis en doute. Avec le temps, l'impact ne fera que s'accroître à mesure que d'autres avancées se produiront. Donc, si vous souhaitez commencer votre carrière dans l'apprentissage en profondeur, c'est le bon moment pour commencer à maîtriser les fondamentaux.

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