10 лучших книг по глубокому обучению, которые стоит прочитать, чтобы набраться опыта

Поскольку внедрение искусственного интеллекта (ИИ) продолжает расти, спрос на специалистов, обладающих навыками, связанными с ИИ, также увеличивается. Одним из таких навыков, который пользуется большим спросом, является глубокое обучение. Глубокое обучение — это ветвь ИИ, которая имеет дело с алгоритмами, которые могут учиться на данных без присмотра. Он направлен на то, чтобы заставить машины понимать человеческую речь и изображения, обучая их выявлять закономерности в данных.

Чтобы стать сертифицированным экспертом в этой области, вы должны получить знания и создать прочную основу для продвижения по карьерной лестнице. Для этого первый шаг, который вы можете сделать, — это прочитать соответствующие книги. Чтобы помочь вам в этом, вот список различных подтем глубокого обучения и несколько соответствующих книг, которые вы можете подобрать для каждой подтемы. Эти книги помогут вам понять глубокое обучение и его использование сегодня.

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Введение в глубокое обучение

Книга «Введение в глубокое обучение» идеально подходит для всех, кто любопытен, но не имеет базовых знаний о том, как все работает в глубоком обучении. Читая книгу, вы обнаружите, что глубокое обучение — это процесс обучения искусственных нейронных сетей на больших объемах данных с целью создания систем, которые могут обучаться независимо, без вмешательства человека. Он сочетает в себе глубокие нейронные сети и различные алгоритмы статистического моделирования, а также машинное обучение. В книге также говорится о глубоких нейронных сетях, которые по сути являются компьютерными программами, вдохновленными архитектурой человеческого мозга. Они используются, когда задача слишком сложна для традиционных алгоритмов.

Глубокое обучение позволяет нам решать ранее сложные или даже невозможные задачи, такие как распознавание изображений и автономные транспортные средства. Получите эту книгу, чтобы понять основы этого подмножества машинного обучения и получить представление о различных основных концепциях.

Python для глубокого обучения

Python — самый популярный язык для специалистов по данным и инженеров по машинному обучению. Это язык общего назначения, который легко освоить, но он мощный и масштабируемый. Большое и активное сообщество Python вносит свой вклад в постоянно растущий список библиотек и инструментов. Лучшие книги для изучения глубокого обучения с помощью Python:

• Введение в машинное обучение с помощью Python . Эта книга представляет собой фантастическое введение в машинное обучение.
• Машинное обучение с помощью Python . Эта книга предназначена для разработчиков, которые хотят реализовать алгоритмы машинного обучения в своих приложениях.
• Глубокое обучение с помощью Python . Эта книга идеально подходит для тех, кто хочет реализовать алгоритмы глубокого обучения с помощью Python.

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту

Нейронная сеть в глубоком обучении

Нейронная сеть — это вычислительная модель, вдохновленная человеческим мозгом. Нейронные сети состоят из «узлов», расположенных слоями. Первым слоем могут быть сами «нейроны», которые получают входные данные от других нейронов следующего слоя, а последний слой производит выходные данные. Сеть обучается путем предоставления набора примеров, при этом выходные данные каждого узла в каждом примере используются для настройки силы соединения между узлами в сети.

Со временем сеть узнает, какие входные данные лучше всего пересылать на последний уровень. Нейронная сеть решает проблемы, находя шаблоны в больших объемах данных, а затем делая прогнозы на основе этих шаблонов. Некоторые из наиболее ценных книг, которые вы можете прочитать, чтобы лучше понять нейронные сети в глубоком обучении:

• Нейронные сети и глубокое обучение . В этой книге рассказывается о том, как устроены нейронные сети, и о математике, лежащей в основе их работы.
• Создайте свою собственную нейронную сеть — подробное визуальное введение для начинающих. Прочтите эту книгу, чтобы получить наглядное представление о построении и работе нейронных сетей с использованием Python.

Востребованные навыки машинного обучения

Продвигайте глубокое обучение с помощью RL и ML

Обучение с подкреплением и машинное обучение являются подобластями глубокого обучения. Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором программные агенты испытывают симуляцию и пытаются максимизировать свой окончательный результат. Эти агенты учатся методом проб и ошибок, как и люди. Обучение с подкреплением чаще всего используется в робототехнике и имеет важное значение для беспилотных автомобилей, игр и любых других приложений, в которых программные агенты принимают решения автономно в моделируемой среде.

С другой стороны, машинное обучение — это более широкая область исследований, включающая все типы алгоритмов обучения с учителем и без учителя. Некоторые из лучших книг, которые вы можете прочитать, чтобы начать работу с продвинутым глубоким обучением с RL и ML, включают:

• Глубокое обучение с подкреплением — полное руководство по самооценке. Эта книга поможет вам освоиться с RL и его использованием в контексте глубокого обучения.
• Deep Reinforcement Learning with Python — эта книга — идеальное начало, если вы знакомы с языком программирования Python и хотите понять, как его можно использовать для создания глубоких моделей RL.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Глубокое обучение с Tensorflow

TensorFlow — это платформа Google с открытым исходным кодом для машинного и глубокого обучения. Он был разработан Google и используется во многих продуктах и ​​службах Google. TensorFlow — это мощный инструмент, широко используемый специалистами по данным и инженерами по машинному обучению. Лучшие книги для изучения глубокого обучения с помощью Tensorflow:

• Глубокое обучение с TensorFlow . Эта книга является отличным ресурсом как для начинающих, так и для опытных пользователей TensorFlow.
• TensorFlow для глубокого обучения . Эта книга идеально подходит для практиков, которые хотят применять глубокое обучение с помощью TensorFlow для коммерческого использования.
• Введение в глубокое обучение с помощью TensorFlow . Эта книга подходит для ученых, занимающихся данными, которые хотят понять и внедрить глубокое обучение с помощью TensorFlow.

Вывод

Глубокое обучение — это сложная форма машинного обучения, имеющая решающее значение для многих современных приложений, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие области искусственного интеллекта. Это позволяет компьютерам обрабатывать информацию более по-человечески, обучая большие нейронные сети на огромном количестве данных.

Глубокое обучение применяется в различных отраслях, включая здравоохранение, образование и финансы. Эта область все еще находится в зачаточном состоянии, и многие передовые инновации все еще находятся в стадии разработки. Несмотря на это, влияние этого поля не может быть подвергнуто сомнению или сомнению. Со временем влияние будет только увеличиваться по мере того, как будут происходить новые достижения. Итак, если вы хотите начать свою карьеру в области глубокого обучения, сейчас самое подходящее время, чтобы начать осваивать основы.

В upGrad наш расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения , предлагаемый в сотрудничестве с IIIT-B, представляет собой 8-месячный курс, который преподают отраслевые эксперты, чтобы дать вам реальное представление о том, как работают глубокое обучение и машинное обучение. В этом курсе вы получите возможность изучить важные концепции, связанные с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением, облаком, нейронными сетями и многим другим.

Загляните на страницу курса и скорее записывайтесь!