Как я изучаю нейронные сети?

15

Я студент-первокурсник (упоминая об этом, чтобы вы могли простить мою незнакомость), который в настоящее время проводит исследования с использованием нейронных сетей. Я закодировал трехузловую нейронную сеть (которая работает) на основе руководства моего профессора. Тем не менее, я хотел бы продолжить карьеру в области искусственного интеллекта и науки о данных, и я хотел бы научить себя более подробно об этом должным образом. Существуют ли книги или ресурсы, которые научат меня больше о структурах нейронных сетей, глубоком обучении и т. Д. Есть ли какие-либо рекомендации?

Примечание: я хорошо знаю Java, Python, Bash, JavaScript, Matlab и немного знаю C ++.

machine-learning neural-network

— Фуркан Топрак
источник

7

У меня есть степень магистра в области компьютерных наук, и моя диссертация была о прогнозировании временных рядов с использованием нейронных сетей.

Книга Практические занятия по машинному обучению с Scikit и Tensorflow была чрезвычайно полезна с практической точки зрения. Это действительно объясняет вещи без особой теории и математики. Я настоятельно рекомендую это.

С другой стороны, книга Яна Гудфеллоу также является обязательной (своего рода библия Д.Л.). Там вы найдете теоретические объяснения, а также это даст вам гораздо больше знаний в отношении глубокого обучения и скромного начала области до сих пор.

Другой, как другие предположили, это, конечно, глубокое обучение с Python от Chollet. Я потворствовал чтению этой книги. Действительно, он был очень хорошо написан, и опять же, он учит вас трюкам и концепциям, которые вы вряд ли поймете из уроков и онлайн-курсов.

Кроме того, я вижу, что вы знакомы с Matlab, поэтому, возможно, вы взяли некоторые классы статистики / вероятности, в противном случае, все это вас немного ошеломит.

— Кейси Струга
источник

1

Я взял много советов из этой ветки, и «Руки по машинному обучению с Scikit и Tensorflow» были самой полезной книгой среди этих предложений. Я переместил принятый ответ на ваш ответ. Спасибо.

— Фуркан Топрак

Рад быть полезным :) @FurkanToprak

— Кейси Струга

10

Если вы хотите хорошее и надежное начало для глубокого обучения, я бы посоветовал начать с книги под названием «Глубокое обучение», которую Иан Гудфеллоу и соавт. После этого у вас будет хорошая база, которую вы можете потратить на различные учебники, статьи и курсы, доступные в Интернете.

Тем не менее, я бы также добавил, что перед этим вы должны пройти базовый курс по машинному обучению (должен быть доступен в вашем университете). Многие люди в наши дни переходят к глубокому изучению и внедрению нейронных сетей, потому что это относительно просто, но им не хватает понимания, чтобы улучшить его или использовать в полной мере.

— Mark.F
источник

1

Я полностью согласен с этим. Многие ML и NN имеют «зависимости знаний», когда проще всего не прыгать в сложные вещи, не создав достаточного фона для некоторых базовых методов / концепций. Помимо исчисления и линейной алгебры, создайте фундамент для некоторых основных концепций машинного обучения (особенно математически)

— Этан

8

Как другие предлагают очень хорошие ресурсы. Если вам нужны глубокие знания, я бы предложил курс Эндрю Нг на Coursera. Он включает в себя глубокие знания основ ML, и если вы не уверены, начинаете ли вы с AI, ML или глубокого обучения, вы можете перейти по ссылке блога в моем профиле. Я недавно писал о том, как использовать эти технологии .

PS: я не рекламирую здесь свой блог. Я просто помогаю. Если вы хотите следовать, вы можете следовать в противном случае просто пойти с Эндрю Нг

— Gaurav
источник

4

Нг - это своего рода классика, и его новая специальность, обновленная до настоящего времени, актуальна и дополнительно включает в себя интервью со многими громкими именами по данному предмету (Хинтон, Ле Канн, Гудфеллоу и многие другие и т. Д.) , Пройдя этот курс, вы получите хорошее основание, и вы, вероятно, будете иметь что-то общее с другими практикующими вашего поколения. Я бы сделал это только по этой последней причине - заметьте, что это не очень сложно - курс Coursera Хинтона намного сложнее, но теперь немного устарел.

— Майк Мудрый

@MikeWise Да, я не говорю, что курс сложный. Я говорю, что нейронная сеть сложна, особенно когда вы новичок и из веб-фона

— Gaurav

7

Я предлагаю начать с Ускоренного курса Google по ML, если вы хотите вернуться к основам. Затем я предлагаю следовать урокам fast.ai по ML и DL . Для чтения я предлагаю Введение в машинное обучение Алекса Смолы и SVN Вишванатана. Хорошего дня!

— margobra8
источник

6

Я настоятельно рекомендую вам прочитать эту замечательную книгу: практические занятия по машинному обучению с использованием Scikit и Tensorflow. Нейронные сети кратко представлены в главах 9 и 10. Есть много примеров для практики. Чтобы эффективно понять сценарий примеров, вы должны иметь опыт программирования на Python. Хорошего дня!

— Нга Дао
источник

3

Глубокое обучение с Python от Франсуа Шоле - это отличное введение высокого уровня в глубокое обучение от автора Keras.

— Итан
источник

1

Чтобы добавить к вышеупомянутым ссылкам ( глубокое обучение Goodfellow et al. Является обязательным, если вы хотите углубиться в предмет), отличная практическая книга погружается в глубокое обучение, которое дает современный подход (компьютерное зрение) , NLP) используя API-интерфейс gluon (инфраструктура mxnet, см. Также прямой допинг ). Я также настоятельно рекомендую ресурсы в программном обеспечении pytorch ( учебные пособия ).

— Foivos
источник

1

Есть много хороших сайтов для самообучения. Ниже приведены 2 примера:

https://machinelearningmastery.com/start-here/#deeplearning

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/introduction-neural-networks-deep-learning/

Это особенно полезно для практических аспектов, а может быть и меньше для теоретического фона.

— Рнсо
источник