Эта книга предлагает практический подход к обучению, выполняя . Он начинается с более традиционных подходов к машинному обучению (часть Scikit-learn) , дающих вам много контекста и практических инструментов для решения всевозможных проблем. Эта книга имеет отличный баланс между теорией / фоном и реализацией.

В этой практической книге показано, как даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, способных обучаться на основе данных.

В этой книге используются конкретные примеры, минимальная теория и две готовые к работе среды Python — Scikit-Learn и TensorFlow .

В первой части книги объясняются основные алгоритмы машинного обучения. Машина опорных векторов, Решение, Деревья, Случайные леса и многое другое . В эту книгу включено примера Scikit-learn для каждого из алгоритмов.

Во второй части концепции глубокого обучения через Объясняется библиотека TensorFlow .

Из этой книги вы узнаете-

• Исследуйте ландшафт машинного обучения , особенно нейронные сети
• Используйте Scikit-Learn для сквозного отслеживания примера проекта машинного обучения
• Изучение универсальных обучающих моделей, включая методы опорных векторов, деревья решений, случайные леса и методы ансамбля
• Используйте библиотеку TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей
• Погрузитесь в архитектуру нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
• Изучите методы обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей

1. У вас есть базовые знания в области программирования, вы новичок в машинном обучении и хотите начать с основ кодирования.
2. Вас интересует популярная библиотека машинного обучения scikit-learn.

Вы можете купить на Amazon — Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow Автор – Антонио Гулли, Амита Капур

После введения основных понятий в книге рассматриваются методы моделирования функций плотности вероятности , а также свойства и достоинства 0003 многоуровневый персептрон и сетевые модели радиальной базисной функции .

В этой книге также рассматриваются различные формы функций ошибок, основные алгоритмы минимизации, обучения и обобщения функций ошибок в нейронных сетях.

Он оформлен в виде текста, содержит более 100 упражнений , эта полностью актуальная работа будет полезна всем, кто занимается нейронными вычислениями и распознаванием образов.

1. Вы хотите углубиться в распознавание образов.

Вы можете купить на Amazon — Нейронные сети для распознавания образов

9.

900 03 Автор- Андрей Бурков

«Стостраничная книга по машинному обучению» Андрея Буркова, на мой взгляд, лучшая книга для тех, кто работает с библиотеки машинного обучения , но у которых нет понимания науки, лежащей в основе библиотек.

Эта книга объясняет это очень просто. В этой Книге используется математика , ничего лишнего, и это должно быть легко понять любому, у кого есть математический опыт.

Это будет полезно практикующим специалистам, и читателю, который понимает, что это первые 100 (или на самом деле 150) страниц, которые вы прочитаете, а не последние, представляют собой надежное введение в область».

Вы можете купить на Amazon — Стостраничная книга по машинному обучению

Автор — Анирудх Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Касам

Являетесь ли вы инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытный специалист по данным или любитель с простой мечтой о создании следующего вирусного приложения ИИ, вы, возможно, задавались вопросом, с чего начать.

Это пошаговое руководство научит вас создавать практические приложения глубокого обучения для облачных, мобильных, браузерных и периферийных устройств, используя практический подход.

Из этой книги вы узнаете:

• Обучение, настройка и развертывание моделей компьютерного зрения с помощью Keras, TensorFlow, Core ML и TensorFlow Lite.
• Разработка ИИ для ряда устройств, включая Raspberry Pi, Jetson Nano и Google Coral.
• Исследуйте забавные проекты, от приложения Not Hotdog из Силиконовой долины до более 40 отраслевых примеров .
• Смоделируйте автономный автомобиль в среде видеоигры и создайте его миниатюрную версию с помощью обучения с подкреплением.
• Используйте трансферное обучение для обучения моделей за считанные минуты.
• Откройте для себя Более 50 практических советов по повышению точности и скорости моделирования, отладке и масштабированию для миллионов пользователей.

Вы можете купить на Amazon-Practical Deep Learning for Cloud, Mobile и Edge.

Итак, это 10 лучших книг по нейронным сетям и глубокому обучению . Теперь я хотел бы дать краткое введение в Deep Learning.

Глубокое обучение — это часть машинного обучения . Это более надежно, чем машинное обучение. Глубокое обучение работает на искусственной нейронной сети. Искусственная нейронная сеть состоит из трех слоев — 9.0003 Входной слой, скрытый слой и выходной слой.

В скрытом слое может быть n слоев. Чем глубже скрытый слой, тем точнее результат. Вот почему это известно как глубокое обучение.

Некоторые функции делают глубокое обучение более надежным, чем машинное обучение —

1. Глубокое обучение хорошо работает с большими наборами данных, а машинное обучение — нет.
2. В глубоком обучении вам не нужно вводить все функции вручную, как в машинном обучении. Наполнение функций вручную занимает очень много времени. Эта функция делает Deep Learning более мощным.
3. Глубокое обучение может легко решать сложные проблемы реального мира, а машинное обучение — нет.

Благодаря этим функциям глубокое обучение в настоящее время становится все более популярным. Большинство людей используют глубокое обучение вместо машинного обучения.

Теперь давайте посмотрим, какая книга подходит для изучения глубокого обучения —

Для изучения глубокого обучения вам необходимо изучить теоретическую часть , а также практическую часть . Если вы сосредоточитесь только на практической части и реализации, вы упустите некоторые важные теории. Вот почему книга, которая уравновешивает теоретическую и практическую части, является лучшей книгой для вас.

Вот и все.

В этой статье вы открыли для себя 10 лучших книг по нейронным сетям и глубокому обучению . Вы купили или прочитали любую из этих книг? Если да, расскажите о своем опыте в разделе комментариев.

Я надеюсь, что эти 10 лучших книг по нейронным сетям и глубокому обучению помогут вам начать свое обучение.

Всего наилучшего.

 Спасибо! 

Мысль дня…

‘ Тот, кто перестает учиться, стар, будь то в двадцать или восемьдесят лет. Тот, кто продолжает учиться, остается молодым.

– Генри Форд

10 лучших книг по глубокому обучению для начинающих и экспертов в 2023 году

Вы ищете источники глубокого обучения? Если да, то здесь мы перечислили лучшие книги по глубокому обучению.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое предписывает компьютеру выполнять задачи классификации непосредственно из текстов, изображений или звуков. Глубокое обучение также является специализированной формой машинного обучения. Это одна из самых популярных областей в области искусственного интеллекта, позволяющая разрабатывать многоуровневые модели различной сложности. Термин «глубокий» относится к количеству скрытых слоев в сети. Для достижения оптимальных результатов глубокому обучению требуются большие объемы данных и значительная вычислительная мощность.

Большинство методов глубокого обучения основаны на архитектурах нейронных сетей; следовательно, его иногда также называют глубокими нейронными сетями. Глубокое обучение применяется в таких областях, как автоматизированное вождение, распознавание изображений, сбор новостей и обнаружение мошенничества, обработка естественного языка, виртуальные помощники, средства массовой информации и развлечения, здравоохранение, безопасность, персонализированные услуги и многое другое.

Лучшие книги по глубокому обучению

Понять глубокое обучение легко, если у вас есть понятие о машинном обучении. Хорошее знание линейной алгебры, исчисления, вероятностей, языка программирования, статистики является дополнительным преимуществом. Мы подготовили список книг, которые вы можете сослаться на понимание глубокого обучения. Этот список охватывает основные книги по глубокому обучению и те, которые могут дополнить вашу область знаний.

В этой книге представлен широкий круг тем глубокого обучения. Текст предлагает математические и концептуальные основы, охватывающие соответствующие концепции линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных вычислений и машинного обучения. В нем описываются методы глубокого обучения, используемые практиками в промышленности, включая сети с глубокой прямой связью, регуляризацию, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательности и практическую методологию.

Он исследует такие приложения, как обработка естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение, системы онлайн-рекомендаций, биоинформатика и видеоигры.

Наконец, книга предлагает исследовательские перспективы, охватывающие такие теоретические темы, как линейные факторные модели, автоэнкодеры, обучение представлению, структурированные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приблизительный вывод и глубокие генеративные модели. Глубокое обучение может использоваться студентами бакалавриата или магистратуры, планирующими карьеру в промышленности или исследованиях, а также разработчиками программного обеспечения, которые хотят начать использовать глубокое обучение в своих продуктах или платформах.

Купить книгу можно здесь.

Развивайте свою карьеру с помощью онлайн-видеокурсов для самостоятельного обучения и учитесь в любом месте, в любое время и на любом устройстве. Курсы Pearson Learn по информационным технологиям могут многому научить за небольшой промежуток времени, а материал легко усваивается и запоминается. Это интуитивно понятное введение в обработку данных естественного языка с помощью моделей глубокого обучения Deep Learning for Natural Language Processing. Демонстрирует концепции с реальными примерами использования и пошаговыми, простыми для выполнения упражнениями — обучение на основе видео от ведущих экспертов с многолетним опытом работы в промышленности, академических кругах или в обеих сферах.

Купить книгу можно здесь.

Предназначен для начинающих и средних программистов. Он широко охватывает реализацию сверточной нейронной сети. Он построен на серии практических примеров кода, которые помогают проиллюстрировать каждую новую концепцию и продемонстрировать передовой опыт. Это хорошая книга для глубокого обучения с использованием Keras. К концу этой книги вы станете экспертом по Keras и сможете применять глубокое обучение в своих проектах.

:

• Примеры практических кодов
• Подробное знакомство с Keras
• Обучает разнице между глубоким обучением и ИИ

Купить книгу можно здесь.

Расширенное глубокое обучение с Keras — это подробное руководство по передовым методам глубокого обучения, доступным сегодня, чтобы вы могли создать свой собственный передовой ИИ. Использование Keras — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом. В книге представлены практические проекты, показывающие, как создавать более эффективный ИИ с помощью новейших технологий. В нем дается обзор MLP, CNN и RNN, которые являются строительными блоками для более продвинутых методов, описанных в книге.

В этой книге объясняется, как реализовать модели глубокого обучения с помощью Keras и Tensorflow, и продвигается вперед к продвинутым методам по мере изучения архитектур глубоких нейронных сетей, включая ResNet и DenseNet, и создания автоэнкодеров. Затем вы узнаете все о генеративно-состязательных сетях (GAN) и о том, как они могут открыть новые уровни производительности ИИ. Реализует вариационные автоэнкодеры (VAE), и вы увидите, как GAN и VAE обладают генерирующей мощностью для синтеза данных, которые могут быть чрезвычайно убедительными для людей.

Наконец, вы узнаете, как реализовать глубокое обучение с подкреплением (DRL), такое как глубокое Q-обучение и методы градиента политики, которые имеют решающее значение для многих последних результатов в области ИИ. Предварительное знание Keras или TensorFlow хотя и не требуется, но было бы полезно.

Купить книгу можно здесь.

Рекомендуемый курс

Deep Learning A-Z™: практические искусственные нейронные сети

Понимать алгоритмы глубокого обучения от базовых до продвинутых, математические принципы, лежащие в их основе, и их практическое применение. Эта книга знакомит вас с доступом к алгоритмам глубокого обучения — от базовых до продвинутых — и показывает, как реализовать их с нуля с помощью TensorFlow. На протяжении всей книги вы получаете представление о каждом алгоритме, математических принципах, лежащих в его основе, и о том, как его реализовать наилучшим образом.

Книга начинается с объяснения того, как вы можете создавать свои нейронные сети, а затем знакомит вас с TensorFlow, мощной библиотекой на основе Python для машинного и глубокого обучения. Двигаясь дальше, вы осваиваете варианты градиентного спуска, такие как NAG, AMSGrad, AdaDelta, Adam и Nadam. Затем книга дает вам представление о RNN и LSTM, а также о том, как создавать тексты песен с помощью RNN. Далее вы осваиваете математику для сверточных и капсульных сетей, широко используемых для задач распознавания изображений. Затем вы узнаете, как машины понимают семантику слов и документов, используя CBOW, skip-gram и PV-DM. После этого вы исследуете различные GAN, включая InfoGAN и LSGAN, а также автоэнкодеры, такие как сжимающие автоэнкодеры и VAE.

К концу этой книги вы вооружитесь всеми навыками, необходимыми для реализации глубокого обучения в ваших проектах. Если вы инженер по машинному обучению, специалист по данным, разработчик искусственного интеллекта или хотите сосредоточиться на нейронных сетях и глубоком обучении, эта книга для вас. Книга будет очень полезна для тех, кто совсем не знаком с глубоким обучением, но имеет некоторый опыт в машинном обучении и программировании на Python.

Основные характеристики

• Успейте создать свои нейронные сети с нуля.
• Получите представление о математических принципах, лежащих в основе алгоритмов глубокого обучения.
• Внедряйте популярные алгоритмы глубокого обучения, такие как CNN, RNN и другие, с помощью TensorFlow.

Купить книгу можно здесь.

В этой книге показано, как использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ для изучения данных. Он использует Scikit и Tensorflow, чтобы дать интуитивное понимание концепций и инструментов для создания интеллектуальных систем. В этой книге вы изучите ряд методов, начиная с простой линейной регрессии и заканчивая глубокими нейронными сетями. С упражнениями в каждой главе, которые помогут вам применить то, что вы узнали. Убедитесь, что у вас есть база программирования, чтобы приступить к работе.

Кроме того, эта книга позволяет:

• Изучите ландшафт машинного обучения, особенно нейронные сети.
• Используйте scikit-learn для сквозного отслеживания примера проекта машинного обучения.
• Изучите несколько обучающих моделей, включая методы опорных векторов, деревья решений, случайные леса и методы ансамбля.
• Используйте библиотеку TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей.
• Погрузитесь в архитектуру нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением.
• Изучите методы обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей.
• Применяйте практические примеры кода, не углубляясь в теорию машинного обучения или детали алгоритмов.

Купить книгу можно здесь.

В этой книге объясняются основные концепции алгоритмов машинного обучения с использованием иллюстраций, таблиц данных и примеров. Кроме того, он охватывает классическое машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения. Он имеет простой подход, основанный на основах, который поможет инженерам-программистам и студентам, желающим узнать больше об этой области, а также тем, кто мог бы начать без структурированного введения или прочных основ.

Книга глубокая, но в ней нет излишней математики. Охват предмета превосходен и содержит большинство концепций, необходимых для понимания машинного обучения, если кто-то ищет глубины. Эта книга предназначена для профессионалов в области ИТ и бизнеса, которые хотят овладеть этими технологиями, но их отталкивают сложные математические уравнения.

Эта книга также полезна для студентов, изучающих искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы получить концептуальное представление об алгоритмах и получить представление об отрасли. Для высшего руководства это дает хороший обзор.

Купить книгу можно здесь.

В этой книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Основное внимание уделяется теории и алгоритмам глубокого обучения. Книга также богата обсуждением различных приложений, чтобы дать практикам представление о том, как нейронные архитектуры разрабатываются для различных типов задач. Охватываются приложения, связанные со многими различными областями, такими как рекомендательные системы, машинный перевод, субтитры к изображениям, классификация изображений, игры на основе обучения с подкреплением и текстовая аналитика. Главы этой книги охватывают три категории:

• Основы нейронных сетей
• Основы нейронных сетей
• Дополнительные темы в нейронных сетях

Книга предназначена для аспирантов, исследователей и практиков. Многочисленные упражнения доступны вместе с руководством по решению, чтобы помочь в обучении в классе. Там, где это возможно, выделен взгляд, ориентированный на приложения, чтобы обеспечить понимание практического использования каждого класса методов.

Купить книгу можно здесь.

Это первая всесторонняя обработка нейронных сетей с прямой связью с точки зрения распознавания статистических образов. После введения основных понятий в книге рассматриваются методы моделирования функций плотности вероятности, а также свойства и достоинства моделей многослойных персептронных и радиальных базовых функций.

Также рассматриваются различные формы функций ошибок, алгоритмы ранжирования для минимизации функций ошибок, обучение и обобщение в нейронных сетях, а также байесовские методы и их приложения. Эта полностью актуальная работа, оформленная в виде текста и содержащая более 100 упражнений, будет полезна всем, кто занимается нейронными вычислениями и распознаванием образов.

YВы можете купить книгу здесь.

Эта книга посвящена подмножеству искусственных нейронных сетей с прямой связью, называемых многослойными персептронами (MLP). Это наиболее широко используемые нейронные сети с самыми разнообразными приложениями, такими как финансы (прогнозирование), производство (управление процессами) и наука (распознавание речи и изображений).

В этой книге представлен обширный и практический обзор почти всех аспектов методологии MLP, начиная от первоначального обсуждения того, что такое MLP и как их можно использовать, до углубленного изучения технических факторов, влияющих на производительность. Книга может быть использована в качестве набора инструментов читателями, заинтересованными в применении сетей к конкретным задачам. Тем не менее, он также представляет теорию и ссылки, описывающие последние десять лет исследований MLP.

Купить книгу можно здесь.

Бонусные книги по глубокому обучению

Эта книга представляет собой универсальное руководство по внедрению отмеченных наградами передовых архитектур CNN. Эта книга начинается с обзора глубоких нейронных сетей на примере классификации изображений и проведет вас через создание вашей первой CNN для детекторов человеческого лица. Вы научитесь использовать такие концепции, как перенос обучения с CNN и автоматические кодировщики, для создания привлекательных моделей, даже если доступно не так много контролируемых обучающих данных помеченных изображений. Позже эта книга основывается на построении передовых алгоритмов, связанных со зрением, для обнаружения объектов, сегментации экземпляров, генеративных состязательных сетей, подписей к изображениям, механизмов внимания для зрения и рекуррентных моделей для зрения.

К концу этой книги вы должны быть готовы к внедрению передовых, эффективных и действенных моделей CNN в своем профессиональном проекте или личных инициативах, работая со сложными наборами изображений и видеоданных. Сверточная нейронная сеть (CNN) меняет несколько областей применения, таких как системы визуального распознавания, беспилотные автомобили, медицинские открытия, инновационная электронная коммерция и многое другое. Вы научитесь создавать инновационные решения для анализа изображений и видео, чтобы решать сложные проблемы, связанные с машинным обучением и компьютерным зрением, и внедрять реальные модели CNN.

Эта книга предназначена для специалистов по обработке и анализу данных, специалистов по машинному и глубокому обучению, энтузиастов когнитивного и искусственного интеллекта, которые хотят сделать еще один шаг вперед в построении сверточных нейронных сетей. Получите практический опыт работы с экстремальными наборами данных и различными архитектурами CNN для создания эффективных и интеллектуальных моделей ConvNet. Ожидается базовое знание концепций глубокого обучения и языка программирования Python.

:

• Быстрое руководство с вариантами использования и примерами из реальной жизни, позволяющее хорошо разбираться в методах CNN
• Внедрение моделей CNN для классификации изображений, передачи обучения, обнаружения объектов, сегментации экземпляров, GAN и многого другого.
• Реализуйте привлекательные варианты использования, такие как подписи к изображениям, обучение с подкреплением для усиленного внимания и повторяющиеся модели внимания.

Купить книгу можно здесь.

в настоящее время привлекает большое внимание и продолжает привлекать его, поскольку оно имеет очень высокий потенциал для реальных приложений. Это позволяет нам в полной мере использовать все размеченные, неразмеченные, структурированные и неструктурированные данные и обеспечивает огромные преимущества для реальных приложений.