専門知識を得るために読むべき深層学習の本トップ 10

人工知能 (AI) の採用が拡大し続けるにつれて、AI 関連のスキルを持つ専門家の需要も増加しています。 需要の高いスキルの 1 つはディープ ラーニングです。 ディープ ラーニングは、教師なしでデータから学習できるアルゴリズムを扱う AI の一分野です。 データのパターンを識別するように機械をトレーニングすることで、機械が人間の音声や画像を理解できるようにすることに重点を置いています。

この分野の認定エキスパートになるには、知識を習得し、キャリアを進めるための強力な基盤を構築する必要があります。 そのための最初のステップは、関連する本を読むことです。 それを支援するために、さまざまな深層学習サブトピックのリストと、各サブトピックに関連するいくつかの書籍を以下に示します。 これらの本は、ディープ ラーニングとその現在の使用法を理解するのに役立ちます。

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ディープラーニング入門

ディープ ラーニングの入門書は、好奇心はあるものの、ディープ ラーニングの仕組みに関する背景知識が不足しているすべての人に最適です。 この本を読むと、ディープ ラーニングとは、大量のデータで人工ニューラル ネットワークをトレーニングするプロセスであり、人間の介入なしに独立して学習できるシステムを作成することを目的としていることがわかります。 これは、ディープ ニューラル ネットワークとさまざまな統計モデリング アルゴリズム、および機械学習を組み合わせたものです。 この本は、本質的に人間の脳のアーキテクチャに触発されたコンピュータ プログラムであるディープ ニューラル ネットワークについても述べています。 従来のアルゴリズムではタスクが複雑すぎる場合に使用されます。

ディープラーニングにより、画像認識や自動運転車など、以前は困難だった、あるいは不可能でさえあった問題を解決することができます。 この本を入手して、機械学習のこのサブセットの基本を理解し、さまざまな基本概念を理解してください。

深層学習のための Python

Python は、データ サイエンティストや機械学習エンジニアにとって最も人気のある言語です。 これは、習得が容易でありながら強力でスケーラブルな汎用言語です。 Python の大規模で活発なコミュニティは、増え続けるライブラリとツールのリストに貢献しています。 Python で深層学習を学ぶのに最適な本は次のとおりです。

• Introduction to Machine Learning with Python –この本は、機械学習の素晴らしい入門書です。
• Machine Learning with Python –この本は、アプリケーションに機械学習アルゴリズムを実装したい開発者を対象としています。
• Deep Learning with Python –この本は、Python でディープ ラーニング アルゴリズムを実装したい人に最適です。

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深層学習におけるニューラル ネットワーク

ニューラル ネットワークは、人間の脳に着想を得た計算モデルです。 ニューラルネットワークは、層状に配置された「ノード」で構成されています。 最初の層は、次の層の他のニューロンから入力を受け取り、最後の層が出力を生成する「ニューロン」自体である可能性があります。 ネットワークは、ネットワーク内のノード間の接続強度を調整するために使用される各例の各ノードの出力を使用して、一連の例を提供することによってトレーニングされます。

時間の経過とともに、ネットワークはどの入力が最終層に最適に転送されるかを学習します。 ニューラル ネットワークは、大量のデータからパターンを見つけ、それらのパターンに基づいて予測を行うことで問題を解決します。 深層学習におけるニューラル ネットワークの理解を深めるために読むことができる最も価値のある本には、次のものがあります。

• Neural Networks and Deep Learning –この本では、ニューラル ネットワークがどのように構築され、その背後にある数学が紹介されています。
• Make your own Neural Network –初心者向けの詳細な視覚的紹介 – この本を読んで、Python を使用したニューラル ネットワークの構築と動作の視覚的なツアーに参加してください。

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RL と ML で深層学習を進める

強化学習と機械学習は、深層学習のサブフィールドです。 強化学習は、ソフトウェア エージェントがシミュレーションを体験し、最終的なスコアを最大化しようとする一種の機械学習です。 これらのエージェントは、人間と同じように試行錯誤によって学習します。 強化学習は、ロボット工学で最も一般的に使用されており、自動運転車、ゲーム、およびシミュレーション環境でソフトウェア エージェントが自律的に決定を下すその他のアプリケーションに不可欠です。

一方、機械学習は、あらゆる種類の教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムを含む、より広い研究分野です。 RL と ML を使用した高度な深層学習を始めるために読むことができる最高の本には、次のものがあります。

• Deep Reinforcement Learning – A Complete Self-Assessment Guide – この本は、強化学習とその深層学習のコンテキストでの使用に慣れるのに役立ちます。
• Deep Reinforcement Learning with Python –この本は、Python プログラミング言語に精通しており、それを使用して深い RL モデルを作成する方法を理解したい場合に最適な出発点です。

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Tensorflow によるディープ ラーニング

TensorFlow は、機械学習と深層学習を行うための Google のオープンソース フレームワークです。 Google によって開発され、多くの Google 製品やサービスで使用されています。 TensorFlow は、データ サイエンティストや機械学習エンジニアによって広く使用されている強力なツールです。 Tensorflow で深層学習を学ぶのに最適な本は次のとおりです。

• Deep Learning with TensorFlow –この本は、TensorFlow の初心者と上級ユーザーの両方にとって優れたリソースです。
• TensorFlow for Deep Learning –この本は、TensorFlow で深層学習を商用利用したいと考えている実践者に最適です。
• Introduction to Deep Learning with TensorFlow –この本は、TensorFlow を使用したディープ ラーニングを理解して実装したいデータ サイエンティストに適しています。

結論

ディープ ラーニングは、コンピューター ビジョン、自然言語処理、その他の人工知能分野など、多くの最新のアプリケーションにとって重要な高度な機械学習です。 膨大な量のデータで大規模なニューラル ネットワークをトレーニングすることにより、コンピュータがより人間らしい情報を処理できるようにします。

ディープ ラーニングは、医療、教育、金融など、さまざまな業界で適用されています。 この分野はまだ始まったばかりであり、多くの最先端のイノベーションが開発されています。 それにもかかわらず、この分野の影響を疑問視したり疑ったりすることはできません。 時間が経つにつれて、より多くの進歩が起こるにつれて、影響は大きくなるだけです. したがって、深層学習のキャリアを開始したい場合は、今こそ基礎を習得するのに適した時期です。

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