Come imparo le reti neurali?

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Sono uno studente universitario matricola (menzionandolo in modo da poter perdonare la mia non familiarità) che attualmente sta facendo ricerche usando le reti neurali. Ho codificato una rete neurale a tre nodi (che funziona) in base alla guida del mio professore. Tuttavia, mi piacerebbe perseguire una carriera in AI e Data Science, e mi piacerebbe insegnarmi di più su questi in modo approfondito. Ci sono libri o risorse che mi insegneranno di più sulle strutture delle reti neurali, l'apprendimento profondo, ecc. Ci sono delle raccomandazioni?

Nota: sono esperto di Java, Python, Bash, JavaScript, Matlab e conosco un po 'di C ++.

machine-learning  neural-network 
— Furkan Toprak
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Risposte:

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Ho un Master in Informatica e la mia tesi riguardava la previsione di serie storiche usando Neural Networks.

Il libro Hands on machine learning con Scikit e Tensorflow è stato estremamente utile da un punto di vista pratico. Pone davvero le cose molto chiaramente, senza molta teoria e matematica. Lo consiglio vivamente.

D'altra parte, anche il libro di Ian Goodfellow è un must (tipo della bibbia di DL). Lì troverai le spiegazioni teoriche, inoltre ti lascerà molto più informato riguardo all'apprendimento profondo e all'inizio umile del campo fino ad ora.

Un altro, come altri hanno suggerito, è ovviamente Deep Learning with Python di Chollet. Mi sono lasciato andare alla lettura di questo libro. In effetti è stato scritto molto bene e, ancora una volta, ti insegna trucchi e concetti che difficilmente riesci a cogliere da tutorial e corsi online.

Inoltre, vedo che hai familiarità con Matlab, quindi forse hai preso alcune classi di statistiche / probabilità, altrimenti tutti questi ti sopraffanno un po '.

— Kejsi Struga
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Ho preso molti consigli da questo thread e Hands on Machine Learning con Scikit e Tensorflow è stato il libro più utile tra questi suggerimenti. Ho spostato la risposta accettata alla tua risposta. Grazie.
— Furkan Toprak,
Sono contento di essere stato utile :) @FurkanToprak
— Struga,
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Se vuoi un buon inizio per l'apprendimento profondo, vorrei essere il più sicuro di iniziare con il libro "Deep Learning", di Ian Goodfellow et al. Dopodiché avrai una buona base che puoi spendere con i molti tutorial, articoli e corsi disponibili online.

Tuttavia, aggiungerei anche che prima di farlo, dovresti seguire alcune lezioni di base di "machine learning" (dovrebbero essere disponibili presso la tua Università). Molte persone oggigiorno vanno direttamente all'apprendimento profondo e all'implementazione delle reti neurali perché è relativamente facile, ma non hanno la comprensione per migliorarlo o utilizzarlo al massimo delle sue potenzialità.

— Mark.F
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Sono completamente d'accordo. Molte ML e NN hanno "dipendenze della conoscenza" in cui è più facile non saltare nelle cose difficili senza costruire un background sufficiente in alcune delle tecniche / concetti sottostanti. Oltre Calculus e Linear Algebra, costruisci una base in alcuni dei concetti di base dell'apprendimento automatico (soprattutto matematicamente)
— Ethan,
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Come altri suggerito sono ottime risorse. Se vuoi una conoscenza approfondita, suggerirei un corso di Andrew Ng sulla corsia. Copre una conoscenza approfondita delle basi della ML e se sei confuso sul fatto che inizi con AI, ML o deep learning Potresti seguire il link al blog nel mio profilo. Di recente ho pubblicato come procedere con queste tecnologie .

PS: non sto pubblicizzando qui il mio blog. Sto solo aiutando. Se vuoi seguire puoi seguire altrimenti vai con Andrew Ng

— Gaurav
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Ng è un po 'un classico, e la sua nuova specialità rielaborata è aggiornata e presenta inoltre interviste con molti dei grandi nomi dell'argomento (Hinton, Le Cunn, Goodfellow e molti altri, ecc.) . Seguire questo corso ti darà una buona base ed è qualcosa che probabilmente avrai in comune con altri praticanti della tua generazione. Lo farei solo per quell'ultimo motivo - nota che non è molto difficile - il corso Coursera di Hinton è molto più difficile, ma ora un po 'datato.
— Mike Wise,
@MikeWise Sì, non sto dicendo che il corso sia difficile. Sto dicendo che la rete neurale è difficile, specialmente quando sei alle prime armi e con un background web
— Gaurav,
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Consiglio vivamente di leggere questo fantastico libro: apprendimento automatico con Scikit e Tensorflow. Le reti neurali sono presentate in modo succinto nei capitoli 9 e 10. Ci sono molti esempi da praticare. Per comprendere efficacemente lo script di esempi, è necessario disporre di un background di programmazione Python. Buona giornata!

— Nga Dao
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Il Deep Learning with Python di François Chollet è una grande introduzione di alto livello nel deep learning dell'autore di Keras.

— Ethan
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Per aggiungere ai riferimenti di cui sopra (il deeplearningbook di Goodfellow et al. È un must se vuoi approfondire l'argomento), un eccellente libro pratico è un tuffo nell'apprendimento profondo che fornisce un approccio all'avanguardia (visione del computer , NLP) usando l'API gluon (framework mxnet, vedi anche la droga diretta ). Consiglio vivamente anche le risorse nel software pytorch ( tutorial ).

— Foivos
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