Deep Learningu iseseisva õppimise ressursid: tasuta raamatud, kursused ja praktilised tööriistad

Viimastel aastatel on süvaõpe (Deep Learning) tehisintellekti valdkonna olulise haruna saavutanud märkimisväärseid tulemusi. Olgu selleks pildituvastus, loomuliku keele töötlemine või tugevdatud õpe, süvaõpe näitab oma võimsat võimekust erinevates valdkondades. Kuid arendajatel, kes soovivad süvaõppega alustada või seda süvitsi õppida, on sageli raske tohutu hulga materjalide ja keeruliste kontseptsioonide ees orienteeruda.

See artikkel põhineb X/Twitteri populaarsetel aruteludel ja valib välja rea tasuta süvaõppe iseseisva õppimise ressursse, sealhulgas raamatud, kursused ja praktilised tööriistad, mille eesmärk on pakkuda lugejatele selge ja praktiline õppimisrada, et aidata kõigil kiiresti omandada süvaõppe põhioskused.

I. Tasuta raamaturessursid: teoreetiline alus ja praktiline juhendamine

Teoreetiline alus on süvaõppe nurgakivi. Tugevate matemaatika- ja masinõppealuste omandamine on süvaõppe mõistmiseks ja rakendamiseks ülioluline. Allpool on soovitatud mitu tasuta raamatut, mis hõlmavad kõiki aspekte alates põhiteooriast kuni praktiliste rakendusteni:

1. Masinõppe mõistmine (Understanding Machine Learning)

• Link: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Omadused: See raamat uurib põhjalikult masinõppe teoreetilisi aluseid, hõlmates olulisi kontseptsioone nagu üldistusteooria, PAC-õpe, VC-dimensioon jne. See sobib lugemiseks mitte ainult õppematerjalina, vaid ka lugejatele, kes on huvitatud masinõppe teooriast.
• Soovitus: Teooria ja algoritmid on võrdselt olulised, mis aitab luua tugeva masinõppe teadmiste süsteemi.

2. Masinõppe matemaatika (Mathematics for Machine Learning)

• Link: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Omadused: See raamat tutvustab süstemaatiliselt masinõppeks vajalikke matemaatilisi teadmisi, sealhulgas lineaaralgebra, matemaatiline analüüs, tõenäosusteooria jne. See rõhutab matemaatiliste kontseptsioonide rakendamist masinõppes ja aitab lugejatel mõista arvukate näidete kaudu.
• Soovitus: Lugejatele, kellel on nõrk matemaatiline alus, on see hindamatu sissejuhatav õpik, mis võib tõhusalt korvata matemaatiliste teadmiste puudujääke.

3. ML algoritmide matemaatiline analüüs (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Link: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Omadused: Analüüsib põhjalikult erinevate masinõppe algoritmide matemaatilisi põhimõtteid, hõlmates olulisi teemasid nagu kumer optimeerimine, juhuslik gradientlaskumine jne. See raamat sobib lugejatele, kellel on teatud matemaatiline alus ja kes soovivad sügavuti mõista algoritmide põhimõtteid.
• Soovitus: Matemaatilise analüüsi abil saab algoritmi olemust põhjalikumalt mõista, mis loob aluse algoritmi optimeerimiseks ja uuendamiseks.

4. Sissejuhatus süvaõppesse (Understanding Deep Learning)

• Link: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Omadused: Selle raamatu on kirjutanud süvaõppe valdkonna eksperdid ja see tutvustab süstemaatiliselt süvaõppe põhimõisteid, mudeleid ja algoritme. See hõlmab erinevaid levinud süvaõppe mudeleid, nagu Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) ja Transformer jne.
• Soovitus: Sisu on põhjalik, kergesti mõistetav ja sobib süvaõppe sissejuhatavaks õpikuks.

5. Masinõppe alused (Foundations of Machine Learning)

• Link: https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
• Omadused: Hõlmab masinõppe põhitõdesid, sealhulgas juhendatud õpe, juhendamata õpe, tugevdatud õpe jne. See raamat keskendub erinevate masinõppe algoritmide põhimõtete ja rakenduste tutvustamisele.
• Soovitus: Sisu on lai ja sobib tervikliku masinõppe teadmiste süsteemi loomiseks.* Link: https://algorithmsbook.com
• Omadused: Keskendub masinõppe algoritmide selgitamisele, alates lineaarsest regressioonist kuni kõrgtasemeliste süvaõppe algoritmideni, sisaldades üksikasjalikke tutvustusi ja koodinäiteid.
• Soovitamise põhjus: Rõhutab praktikat, sobib algoritmide õppimiseks koodi kaudu.

7. Tugevdusõpe (Reinforcement Learning)

• Link: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Omadused: Tugevdusõppe valdkonna klassikaline õpik, mis tutvustab süsteemselt tugevdusõppe põhimõisteid, algoritme ja rakendusi.
• Soovitamise põhjus: Autoriteetne sisu, kohustuslik lugemine tugevdusõppe õppimiseks.

II. Stanfordi ülikooli tasuta süvaõppe kursused: algajast edasijõudnuni

Stanfordi ülikool on tehisintellekti valdkonnas kõrgelt hinnatud ning selle pakutavad tasuta veebikursused hõlmavad süvaõppe kõiki aspekte. Siin on mõned soovitatavad kursused:

• CS221 - Tehisintellekt (Artificial Intelligence): Tehisintellekti ülevaatlik kursus, mis loob aluse süvaõppe õppimisele.
• CS229 - Masinõpe (Machine Learning): Klassikaline masinõppe kursus, mis hõlmab erinevate masinõppe algoritmide põhimõtteid ja rakendusi.
• CS230 - Süvaõpe (Deep Learning): Süvaõppe sissejuhatav kursus, mis tutvustab süvaõppe põhimõisteid, mudeleid ja algoritme.
• CS234 - Tugevdusõpe (Reinforcement Learning): Tugevdusõppe kursus, mis hõlmab tugevdusõppe põhimõisteid, algoritme ja rakendusi.
• CS231N - Konvolutsioonilised närvivõrgud ja visuaalne tuvastus (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Keskendub konvolutsioonilistele närvivõrkudele ja nende rakendustele arvutinägemise valdkonnas.
• CS336 - Suured keelemudelid nullist (LLM from Scratch): Tutvustab suurte keelemudelite ehitamise ja treenimise protsessi.

Õppimissoovitused:

1. Valige sobiv kursus: Valige sobiv kursus vastavalt oma teadmistele ja huvidele.
2. Tehke kodutööd hoolikalt: Kursuse kodutööd on teadmiste kinnistamise oluline osa, tehke need kindlasti hoolikalt.
3. Osalege aktiivselt aruteludes: Osalege aktiivselt kursuse aruteludes, vahetage teiste õppijatega kogemusi ja arusaamu.

III. Praktilised tööriistad ja nipid: õppimise tõhustamine

Lisaks teoreetilisele õppimisele ja kursustel osalemisele võivad mõned praktilised tööriistad ja nipid aidata teil süvaõpet tõhusamalt õppida.

1. Kasutage Google Colabi või Kaggle Kernelit:

• Google Colab ja Kaggle Kernel pakuvad tasuta GPU ressursse, mis muudavad süvaõppe koodi käitamise lihtsaks.
• Need toetavad ka veebipõhist redigeerimist ja koostööd, mis muudab koos teistega õppimise lihtsaks.

Koodinäide (lihtsa CNN-i treenimine TensorFlow abil Google Colabis):

import tensorflow as tf

# Defineeri mudel
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Kompileeri mudel
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Laadi MNIST andmestik
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

# Treeni mudel
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Hinda mudelit
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

2. Kasutage TensorBoardi treeningprotsessi visualiseerimiseks:

• TensorBoard on TensorFlow pakutav visualiseerimistööriist, mis aitab teil jälgida treeningprotsessi erinevaid näitajaid, nagu kadu, täpsus jne.
• TensorBoardi abil saate paremini mõista mudeli treenimist ja kohandada õigeaegselt mudeli struktuuri ja parameetreid.

3. Õppige kasutama silumistööriistu:

• Silumistööriistade (nt Pythoni pdb) kasutamise õppimine aitab teil koodis vigu kiiresti leida.
• Silumine on probleemide lahendamise võtmeoskus, silumistööriistade valdamine võib teie õppimise efektiivsust oluliselt suurendada.

Kokkuvõte:

Süvaõpe on väljakutseid, kuid ka võimalusi täis valdkond. Teoreetiliste teadmiste süstemaatilise õppimise, praktilistes projektides aktiivse osalemise ning erinevate tööriistade ja nippide oskusliku kasutamise kaudu saate selles valdkonnas kindlasti edu saavutada. Head õppimist!# Kompileeri mudel model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Laadi MNIST andmestik

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

Treeni mudel

model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

Hinda mudelit

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Loss: %.2f' % loss) print('Accuracy: %.2f' % accuracy)

**2. Kasuta visualiseerimistööriistu:**

*   Visualiseerimistööriistad nagu TensorBoard ja Visdom aitavad sul paremini mõista mudeli struktuuri ja treenimisprotsessi.
*   Visualiseerides kahjufunktsiooni, aktivatsiooniväärtusi jne, saad mudeli käitumisest intuitiivsema ülevaate.

**3. Osale avatud lähtekoodiga projektides:**

*   Avatud lähtekoodiga projektides osalemine on tõhus viis süvaõppe oskuste parandamiseks.
*   Avatud lähtekoodiga koodi lugedes ja muutes saad õppida suurepäraseid programmeerimispraktikaid ja disainiideid.

**4. Jätka õppimist ja praktiseerimist:**

*   Süvaõpe on kiiresti arenev valdkond, mis nõuab pidevat uute teadmiste ja tehnoloogiate õppimist.
*   Rakendades õpitut praktiliste projektide kaudu reaalsete probleemide lahendamiseks, saad süvaõppe tõeliselt omandada.

**5. Õpi NLP-s Transformer arhitektuuri:**

*   Õpi põhjalikult Jay Alammar’s guide (konkreetne sisu tuleb otsida vastavast artiklist).
*   Mõista FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) ja Residuals (jääkseosed) kontseptsioone.
*   Proovi nullist realiseerida täielik Transformer Encoder-Decoder plokk.

**6. Õpi aktsiatega kauplemise rakendusi (ainult viitamiseks, vastutus on sinul):**

*   Mõista, kuidas kasutada süvaõpet aktsiate valimiseks.
*   Märkus: sellised rakendused hõlmavad finantsriske, mida tuleb hoolikalt hinnata ja käsitleda.

**7. Jälgi valdkonna arenguid:**

*   Jälgi DeepLearningAI ja teiste organisatsioonide jagamisi, et olla kursis süvaõppe valdkonna viimaste arengutega.

## IV. Õppimise väljakutsete ületamine

Süvaõppe õppimisel võid kohata mõningaid väljakutseid, näiteks:

*   **Kontseptsioonide keerukus:** Süvaõpe hõlmab palju keerulisi matemaatilisi ja algoritmilisi kontseptsioone.
*   **Ressursside nappus:** Arvutusressursside ja andmeressursside puudus.
*   **Juhendamise puudumine:** Professionaalse juhendamise ja toe puudumine.

Nende väljakutsete ületamiseks võid võtta järgmisi meetmeid:

*   **Jaota õpieesmärgid:** Jaota keerulised õpieesmärgid väikesteks, hallatavateks eesmärkideks.
*   **Otsi tasuta ressursse:** Kasuta ära selles artiklis soovitatud tasuta raamatuid, kursuseid ja tööriistu.
*   **Liitu õppekogukonnaga:** Liitu süvaõppe õppekogukonnaga, et jagada kogemusi ja otsida abi teistelt õppijatelt.

Nagu DeepLearningAI ütles X/Twitteris: „Every AI expert once Googled simple questions. Every beginner felt lost. If you’re learning and trying, you belong in the AI community.” Pea meeles, et iga AI ekspert oli kunagi algaja ja tundis end eksinud. Niikaua kui sa jätkad õppimist ja praktiseerimist, suudad kindlasti raskused ületada ja saada kvalifitseeritud süvaõppe inseneriks.Kokkuvõttes pakub see artikkel rikkalikult tasuta süvaõppe iseõppimise ressursse, sealhulgas raamatuid, kursusi ja praktilisi tööriistu. Loodetavasti aitavad need ressursid teil paremini süvaõppesse sisse elada ja seda põhjalikult õppida ning saavutada edu tehisintellekti valdkonnas. Pidage meeles, et õppimine on pidev protsess, mis nõuab pidevaid jõupingutusi ja praktikat. Soovin teile õppimisel edu!