I 10 migliori libri di deep learning da leggere per acquisire esperienza

Poiché l'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) continua a crescere, aumenta anche la domanda di professionisti con competenze relative all'IA. Una di queste abilità molto richiesta è l'apprendimento profondo. Il deep learning è una branca dell'IA che si occupa di algoritmi in grado di apprendere dai dati in modo non supervisionato. Si concentra sul tentativo di fare in modo che le macchine comprendano il parlato e le immagini umane addestrandole a identificare i modelli nei dati.

Per diventare un esperto certificato in questo campo, devi acquisire conoscenze e costruire una solida base per far avanzare la tua carriera. Per questo, il primo passo che puoi fare è leggere libri pertinenti. Per aiutarti in questo, ecco un elenco di diversi argomenti secondari di apprendimento profondo e alcuni libri pertinenti che puoi raccogliere per ogni argomento secondario. Questi libri ti aiuteranno a comprendere il deep learning e il suo utilizzo oggi.

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Introduzione all'apprendimento profondo

Il libro Introduzione al Deep Learning è perfetto per chiunque sia curioso ma non abbia alcuna conoscenza di base su come funzionano le cose in Deep Learning. Leggendo il libro, scoprirai che il deep learning è il processo di addestramento di reti neurali artificiali su grandi quantità di dati, con l'intenzione di creare sistemi in grado di apprendere in modo indipendente senza l'intervento umano. Combina reti neurali profonde e vari algoritmi di modellazione statistica e apprendimento automatico. Il libro parla anche delle reti neurali profonde, che sono essenzialmente programmi per computer ispirati all'architettura del cervello umano. Vengono impiegati quando il compito è troppo complesso per gli algoritmi tradizionali.

Il deep learning ci consente di risolvere problemi precedentemente difficili o addirittura impossibili, come il riconoscimento delle immagini e i veicoli autonomi. Procurati questo libro per comprendere le basi di questo sottoinsieme dell'apprendimento automatico e conoscere i vari concetti sottostanti.

Python per l'apprendimento profondo

Python è il linguaggio più popolare per i data scientist e gli ingegneri dell'apprendimento automatico. È un linguaggio generico facile da imparare ma potente e scalabile. La vasta e attiva comunità di Python contribuisce al suo elenco sempre crescente di librerie e strumenti. I migliori libri per imparare il deep learning con Python sono:

• Introduzione all'apprendimento automatico con Python: questo libro è una fantastica introduzione all'apprendimento automatico.
• Machine Learning con Python: questo libro è rivolto agli sviluppatori che desiderano implementare algoritmi di machine learning nelle proprie applicazioni.
• Deep Learning con Python: questo libro è l'ideale per coloro che desiderano implementare algoritmi di deep learning con Python.

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Rete neurale nell'apprendimento profondo

Una rete neurale è un modello computazionale ispirato al cervello umano. Le reti neurali sono composte da "nodi" disposti a strati. Il primo strato potrebbe essere costituito dai "neuroni" stessi, che ricevono input da altri neuroni nello strato successivo, con lo strato finale che produce un output. La rete viene addestrata fornendo una serie di esempi, con l'output di ciascun nodo in ogni esempio utilizzato per regolare la forza di connessione tra i nodi nella rete.

Nel tempo, la rete apprende quali input sono meglio inoltrati al livello finale. Una rete neurale risolve i problemi trovando schemi in grandi quantità di dati e quindi effettuando previsioni basate su tali schemi. Alcuni dei libri più preziosi che puoi leggere per comprendere meglio le reti neurali nel Deep Learning sono:

• Reti neurali e apprendimento profondo – Questo libro introduce come vengono costruite le reti neurali e la matematica alla base del loro lavoro.
• Crea la tua rete neurale – un'introduzione visiva approfondita per i principianti – Leggi questo libro per fare un tour visivo della costruzione e del funzionamento delle reti neurali usando Python.

Competenze di apprendimento automatico richieste

Advance Deep Learning con RL e ML

L'apprendimento per rinforzo e l'apprendimento automatico sono sottocampi del deep learning. L'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento automatico in cui gli agenti software sperimentano una simulazione e cercano di massimizzare il punteggio finale. Questi agenti imparano per tentativi ed errori, proprio come fanno gli umani. L'apprendimento per rinforzo è più comunemente utilizzato nella robotica ed è essenziale per auto a guida autonoma, giochi e qualsiasi altra applicazione in cui gli agenti software prendono decisioni in modo autonomo in un ambiente simulato.

D'altra parte, l'apprendimento automatico è un campo di studio più ampio che include tutti i tipi di algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Alcuni dei migliori libri che puoi leggere per iniziare con il deep learning avanzato con RL e ML includono:

• Deep Reinforcement Learning – Una guida completa all'autovalutazione – Questo libro ti aiuterà a familiarizzare con la RL e il suo utilizzo in contesti di deep learning.
• Deep Reinforcement Learning con Python – Questo libro è l'inizio perfetto se hai familiarità con il linguaggio di programmazione Python e vuoi capire come può essere utilizzato per creare modelli RL profondi.

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Deep Learning con Tensorflow

TensorFlow è il framework open source di Google per l'apprendimento automatico e il deep learning. È stato sviluppato da Google ed è utilizzato in molti prodotti e servizi Google. TensorFlow è un potente strumento ampiamente utilizzato da data scientist e ingegneri di machine learning. I migliori libri per imparare il deep learning con Tensorflow sono:

• Deep Learning con TensorFlow – Questo libro è una risorsa eccellente sia per i principianti che per gli utenti avanzati di TensorFlow.
• TensorFlow for Deep Learning: questo libro è ideale per i professionisti che desiderano applicare il deep learning con TensorFlow per uso commerciale.
• Introduzione all'apprendimento profondo con TensorFlow: questo libro è adatto ai data scientist che desiderano comprendere e implementare l'apprendimento profondo con TensorFlow.

Conclusione

Il deep learning è una forma sofisticata di machine learning fondamentale per molte applicazioni moderne, tra cui la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre aree dell'intelligenza artificiale. Consente ai computer di elaborare le informazioni in modo più umano addestrando grandi reti neurali su un'enorme quantità di dati.

Il deep learning viene applicato in vari settori, tra cui sanità, istruzione e finanza. Questo campo è ancora agli inizi e molte innovazioni all'avanguardia sono ancora in fase di sviluppo. Nonostante ciò, l'impatto di questo campo non può essere messo in discussione o messo in dubbio. Con il tempo, l'impatto aumenterà solo man mano che si verificheranno più progressi. Quindi, se desideri iniziare la tua carriera nel deep learning, ora è il momento giusto per iniziare a padroneggiare i fondamenti.

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