전문 지식을 얻기 위해 읽어야 할 10가지 딥 러닝 책

인공 지능(AI)의 채택이 지속적으로 증가함에 따라 AI 관련 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 수요가 많은 기술 중 하나는 딥 러닝입니다. 딥 러닝은 감독되지 않은 방식으로 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘을 다루는 AI의 한 분야입니다. 기계가 데이터의 패턴을 식별하도록 훈련시켜 사람의 말과 이미지를 이해하도록 하는 데 중점을 둡니다.

이 분야의 공인 전문가가 되려면 지식을 습득하고 경력을 발전시킬 수 있는 강력한 기반을 구축해야 합니다. 이를 위한 첫 번째 단계는 관련 책을 읽는 것입니다. 이를 돕기 위해 다양한 딥 러닝 하위 주제 목록과 각 하위 주제에 대해 선택할 수 있는 관련 서적이 있습니다. 이 책들은 오늘날 딥 러닝과 그 사용법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

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딥 러닝 소개

딥 러닝 소개 책은 호기심이 많지만 딥 러닝이 어떻게 작동하는지에 대한 배경 지식이 없는 모든 사람에게 적합합니다. 이 책을 읽으면 딥 러닝이 인간의 개입 없이 독립적으로 학습할 수 있는 시스템을 만들기 위해 많은 양의 데이터에 대해 인공 신경망을 훈련시키는 과정이라는 것을 알게 될 것입니다. 심층 신경망과 다양한 통계 모델링 알고리즘, 머신 러닝을 결합합니다. 이 책은 또한 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 컴퓨터 프로그램인 심층 신경망에 대해서도 이야기합니다. 작업이 기존 알고리즘에 비해 너무 복잡할 때 사용됩니다.

딥 러닝을 통해 이미지 인식 및 자율 주행 차량과 같이 이전에는 어렵거나 불가능했던 문제를 해결할 수 있습니다. 이 책을 읽고 이 기계 학습 하위 집합의 기본 사항을 이해하고 다양한 기본 개념을 파악하십시오.

딥 러닝을 위한 Python

Python은 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어에게 가장 인기 있는 언어입니다. 배우기 쉽지만 강력하고 확장 가능한 범용 언어입니다. Python의 크고 활동적인 커뮤니티는 계속 증가하는 라이브러리 및 도구 목록에 기여합니다. Python으로 딥 러닝을 배우기에 가장 좋은 책은 다음과 같습니다.

• Python을 사용한 기계 학습 소개 – 이 책은 기계 학습에 대한 환상적인 소개입니다.
• Python을 사용한 기계 학습 – 이 책은 애플리케이션에서 기계 학습 알고리즘을 구현하려는 개발자를 대상으로 합니다.
• Python으로 딥 러닝 – 이 책은 Python으로 딥 러닝 알고리즘을 구현하려는 사람들에게 이상적입니다.

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딥 러닝의 신경망

신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받은 계산 모델입니다. 신경망은 레이어로 배열된 "노드"로 구성됩니다. 첫 번째 레이어는 다음 레이어의 다른 뉴런으로부터 입력을 받는 "뉴런" 자체일 수 있으며 마지막 레이어는 출력을 생성합니다. 네트워크는 네트워크의 노드 간의 연결 강도를 조정하는 데 사용되는 각 예제의 각 노드 출력과 함께 일련의 예제를 제공하여 훈련됩니다.

시간이 지남에 따라 네트워크는 어떤 입력이 최종 계층으로 가장 잘 전달되는지 학습합니다. 신경망은 많은 양의 데이터에서 패턴을 찾은 다음 해당 패턴을 기반으로 예측하여 문제를 해결합니다. 딥 러닝에서 신경망을 더 잘 이해하기 위해 읽을 수 있는 가장 가치 있는 책은 다음과 같습니다.

• 신경망과 딥 러닝 – 이 책은 신경망이 구성되는 방식과 그 작업 이면의 수학을 소개합니다.
• 자신만의 신경망 만들기 – 초보자를 위한 심도 있는 시각적 소개 – 이 책을 읽고 Python을 사용하여 신경망을 구성하고 작동하는 방법을 시각적으로 둘러보세요.

주문형 머신 러닝 기술

RL 및 ML로 딥 러닝 향상

강화 학습과 기계 학습은 딥 러닝의 하위 분야입니다. 강화 학습은 소프트웨어 에이전트가 시뮬레이션을 경험하고 최종 점수를 최대화하려고 하는 일종의 기계 학습입니다. 이러한 에이전트는 인간과 마찬가지로 시행착오를 통해 학습합니다. 강화 학습은 로봇 공학에서 가장 일반적으로 사용되며 자율 주행 자동차, 게임 및 소프트웨어 에이전트가 시뮬레이션된 환경에서 자율적으로 결정을 내리는 기타 모든 애플리케이션에 필수적입니다.

반면에 머신 러닝은 모든 유형의 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 포함하는 광범위한 연구 분야입니다. RL 및 ML을 사용한 고급 딥 러닝을 시작하기 위해 읽을 수 있는 최고의 책은 다음과 같습니다.

• Deep Reinforcement Learning – A Complete Self-Assessment Guide – 이 책은 RL과 딥 러닝 컨텍스트에서 RL 사용에 익숙해지는 데 도움이 될 것입니다.
• Python을 사용한 심층 강화 학습 – 이 책은 Python 프로그래밍 언어에 익숙하고 이 언어를 사용하여 심층 RL 모델을 만드는 방법을 이해하려는 경우 완벽한 시작입니다.

인기 있는 기계 학습 및 인공 지능 블로그

Tensorflow를 사용한 딥 러닝

TensorFlow는 기계 학습 및 딥 러닝을 수행하기 위한 Google의 오픈 소스 프레임워크입니다. Google에서 개발했으며 많은 Google 제품 및 서비스에서 사용됩니다. TensorFlow는 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 널리 사용하는 강력한 도구입니다. Tensorflow로 딥 러닝을 배우기에 가장 좋은 책은 다음과 같습니다.

• TensorFlow를 사용한 딥 러닝 – 이 책은 TensorFlow의 초보자와 고급 사용자 모두를 위한 훌륭한 리소스입니다.
• TensorFlow for Deep Learning – 이 책은 상업적 용도로 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝을 적용하려는 실무자에게 이상적입니다.
• TensorFlow를 사용한 딥 러닝 소개 – 이 책은 TensorFlow로 딥 러닝을 이해하고 구현하려는 데이터 과학자에게 적합합니다.

결론

딥 러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 인공 지능 영역을 포함하여 많은 현대 응용 프로그램에 중요한 기계 학습의 정교한 형태입니다. 방대한 양의 데이터에 대해 대규모 신경망을 훈련시켜 컴퓨터가 정보를 인간처럼 처리할 수 있도록 합니다.

딥러닝은 의료, 교육, 금융 등 다양한 산업에 적용되고 있습니다. 이 분야는 아직 초기 단계이며 많은 첨단 혁신이 여전히 개발되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 분야의 영향력은 의심하거나 의심할 수 없습니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 발전이 이루어짐에 따라 그 영향은 더 커질 것입니다. 따라서 딥 러닝 분야에서 경력을 시작하고 싶다면 지금이 기초를 마스터하기 시작할 적기입니다.

upGrad에서 IIIT-B와 공동으로 제공 하는 머신 러닝 및 딥 러닝 고급 인증서는 딥 러닝과 머신 러닝이 작동하는 방식에 대한 실제 아이디어를 제공하기 위해 업계 전문가가 가르치는 8개월 과정입니다. 이 과정에서는 기계 학습, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 클라우드, 신경망 등에 관한 중요한 개념을 배울 수 있습니다.

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