10 najlepszych książek do głębokiego uczenia się do przeczytania, aby zdobyć wiedzę specjalistyczną

Wraz ze wzrostem popularności sztucznej inteligencji (AI) rośnie również zapotrzebowanie na specjalistów z umiejętnościami związanymi ze sztuczną inteligencją. Jedną z takich umiejętności, która jest bardzo pożądana, jest głębokie uczenie się. Głębokie uczenie to gałąź sztucznej inteligencji, która zajmuje się algorytmami, które mogą uczyć się z danych w sposób nienadzorowany. Koncentruje się na próbach sprawienia, aby maszyny zrozumiały ludzką mowę i obrazy, ucząc ich rozpoznawania wzorców w danych.

Aby zostać certyfikowanym ekspertem w tej dziedzinie, musisz zdobyć wiedzę i zbudować solidne podstawy do rozwoju swojej kariery. W tym celu pierwszym krokiem, jaki możesz zrobić, jest przeczytanie odpowiednich książek. Aby Ci w tym pomóc, oto lista różnych podtematów głębokiego uczenia się i kilka odpowiednich książek, które możesz wybrać dla każdego podtematu. Te książki pomogą Ci zrozumieć głębokie uczenie się i jego dzisiejsze zastosowanie.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wprowadzenie do głębokiego uczenia

Książka Wprowadzenie do głębokiego uczenia jest idealna dla każdego, kto jest ciekawy, ale nie ma podstawowej wiedzy na temat tego, jak działa głębokie uczenie. Czytając książkę, przekonasz się, że głębokie uczenie to proces uczenia sztucznych sieci neuronowych na dużych ilościach danych, mający na celu stworzenie systemów, które mogą uczyć się niezależnie bez interwencji człowieka. Łączy głębokie sieci neuronowe i różne algorytmy modelowania statystycznego oraz uczenie maszynowe. Książka mówi również o głębokich sieciach neuronowych, które są zasadniczo programami komputerowymi inspirowanymi architekturą ludzkiego mózgu. Są stosowane, gdy zadanie jest zbyt złożone dla tradycyjnych algorytmów.

Głębokie uczenie umożliwia nam rozwiązywanie wcześniej trudnych lub wręcz niemożliwych problemów, takich jak rozpoznawanie obrazu czy pojazdy autonomiczne. Zapoznaj się z tą książką, aby zrozumieć podstawy tego podzbioru uczenia maszynowego i poznać różne podstawowe koncepcje.

Python do głębokiego uczenia

Python to najpopularniejszy język dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego. Jest to język ogólnego przeznaczenia, który jest łatwy do nauczenia, a jednocześnie potężny i skalowalny. Duża i aktywna społeczność Pythona przyczynia się do stale rosnącej listy bibliotek i narzędzi. Najlepsze książki do nauki głębokiego uczenia się w Pythonie to:

• Wprowadzenie do uczenia maszynowego za pomocą Pythona — ta książka jest fantastycznym wprowadzeniem do uczenia maszynowego.
• Uczenie maszynowe z Pythonem — ta książka jest skierowana do programistów, którzy chcą zaimplementować algorytmy uczenia maszynowego w swoich aplikacjach.
• Głębokie uczenie się w Pythonie — ta książka jest idealna dla tych, którzy chcą zaimplementować algorytmy głębokiego uczenia w Pythonie.

Najlepsze kursy online na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Sieć neuronowa w głębokim uczeniu

Sieć neuronowa to model obliczeniowy inspirowany ludzkim mózgiem. Sieci neuronowe składają się z „węzłów” ułożonych w warstwy. Pierwszą warstwą mogą być same „neurony”, które otrzymują dane wejściowe od innych neuronów w następnej warstwie, a ostatnia warstwa wytwarza dane wyjściowe. Sieć jest szkolona poprzez dostarczenie zestawu przykładów, z danymi wyjściowymi każdego węzła w każdym przykładzie używanym do dostosowania siły połączenia między węzłami w sieci.

Z czasem sieć uczy się, które dane wejściowe najlepiej przekazać do ostatniej warstwy. Sieć neuronowa rozwiązuje problemy, znajdując wzorce w dużych ilościach danych, a następnie dokonując prognoz na podstawie tych wzorców. Niektóre z najcenniejszych książek, które możesz przeczytać, aby lepiej zrozumieć sieci neuronowe w głębokim uczeniu, to:

• Sieci neuronowe i głębokie uczenie — ta książka przedstawia sposób budowy sieci neuronowych i matematykę stojącą za ich pracą.
• Stwórz swoją własną sieć neuronową – dogłębne wizualne wprowadzenie dla początkujących – Przeczytaj tę książkę, aby wziąć udział w wizualnej prezentacji budowy i działania sieci neuronowych przy użyciu Pythona.

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

Zaawansowane uczenie głębokie z RL i ML

Wzmacnianie uczenia i uczenie maszynowe to poddziedziny uczenia głębokiego. Uczenie ze wzmacnianiem to rodzaj uczenia maszynowego, w którym agenci oprogramowania doświadczają symulacji i starają się zmaksymalizować swój wynik końcowy. Ci agenci uczą się metodą prób i błędów, tak jak ludzie. Uczenie się ze wzmacnianiem jest najczęściej stosowane w robotyce i jest niezbędne w przypadku autonomicznych samochodów, gier i wszelkich innych aplikacji, w których agenci oprogramowania podejmują decyzje autonomicznie w symulowanym środowisku.

Z drugiej strony uczenie maszynowe jest szerszym obszarem badań, który obejmuje wszystkie rodzaje nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia się. Niektóre z najlepszych książek, które możesz przeczytać, aby rozpocząć zaawansowane uczenie głębokie z RL i ML, obejmują:

• Deep Reinforcement Learning – Kompletny przewodnik samooceny – Ta książka pomoże ci poczuć się komfortowo z RL i jego użyciem w kontekście głębokiego uczenia się.
• Deep Reinforcement Learning with Python – Ta książka to doskonały początek, jeśli znasz język programowania Python i chcesz zrozumieć, w jaki sposób można go wykorzystać do tworzenia głębokich modeli RL.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Głębokie uczenie z Tensorflow

TensorFlow to platforma Google typu open source do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Został opracowany przez Google i jest używany w wielu produktach i usługach Google. TensorFlow to potężne narzędzie szeroko stosowane przez naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego. Najlepsze książki do nauki głębokiego uczenia z Tensorflow to:

• Głębokie uczenie się z TensorFlow — ta książka jest doskonałym źródłem informacji zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników TensorFlow.
• TensorFlow for Deep Learning — ta książka jest idealna dla praktyków, którzy chcą zastosować głębokie uczenie za pomocą TensorFlow do użytku komercyjnego.
• Wprowadzenie do głębokiego uczenia z TensorFlow — ta książka jest odpowiednia dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć głębokie uczenie z TensorFlow.

Wniosek

Głębokie uczenie to zaawansowana forma uczenia maszynowego, która ma kluczowe znaczenie dla wielu nowoczesnych aplikacji, w tym wizji komputerowej, przetwarzania języka naturalnego i innych obszarów sztucznej inteligencji. Umożliwia komputerom przetwarzanie informacji w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego poprzez trenowanie dużych sieci neuronowych na ogromnej ilości danych.

Głębokie uczenie ma zastosowanie w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, edukacji i finansach. Ta dziedzina jest wciąż w powijakach, a wiele przełomowych innowacji jest wciąż opracowywanych. Mimo to wpływu tej dziedziny nie można kwestionować ani wątpić. Z czasem wpływ będzie tylko większy, im więcej postępów będzie się działo. Tak więc, jeśli chcesz rozpocząć swoją karierę w głębokim uczeniu się, teraz jest właściwy czas, aby zacząć opanowywać podstawy.

W upGrad, nasz Advanced Certificate in Machine Learning i Deep Learning , oferowany we współpracy z IIIT-B, jest 8-miesięcznym kursem prowadzonym przez ekspertów z branży, aby dać ci rzeczywiste wyobrażenie o tym, jak działa głębokie uczenie się i uczenie maszynowe. Na tym kursie poznasz ważne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, wizji komputerowej, chmury, sieci neuronowych i nie tylko.

Sprawdź stronę kursu i zapisz się wkrótce!