Deep Learning-ді өз бетімен оқып үйренуге арналған ресурстар: тегін кітаптар, курстар және практикалық құралдар

Соңғы жылдары жасанды интеллект саласының маңызды тармағы ретінде Deep Learning (Тереңдетілген оқыту) керемет жетістіктерге жетті. Бейнелерді тану, табиғи тілді өңдеу немесе күшейту арқылы оқыту болсын, Deep Learning әр салада өзінің күшті мүмкіндіктерін көрсетіп келеді. Алайда, Deep Learning-ді үйренуді бастағысы немесе тереңдеткісі келетін әзірлеушілер үшін көптеген материалдар мен күрделі түсініктерге тап болғанда, олардың неден бастау керектігін білмей қалуы мүмкін.

Бұл мақала X/Twitter-дегі танымал талқылауларға негізделген және кітаптарды, курстарды және практикалық құралдарды қоса алғанда, тегін Deep Learning-ді өз бетімен оқып үйренуге арналған ресурстардың таңдаулы жиынтығын ұсынады. Ол оқырмандарға анық және практикалық оқу жолын ұсынуға және оларға Deep Learning-дің негізгі дағдыларын тез меңгеруге көмектесуге бағытталған.

Бірінші, тегін кітап ресурстары: теориялық негіз және практикалық нұсқаулық

Теориялық негіз - Deep Learning-дің іргетасы. Математика және машиналық оқытудың берік негізін меңгеру Deep Learning-ді түсіну және қолдану үшін өте маңызды. Төменде теориялық негізден практикалық қолдануға дейінгі барлық аспектілерді қамтитын бірнеше тегін кітап ұсынылған:

1. Машиналық оқытуды түсіну (Understanding Machine Learning)

• Сілтеме: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Ерекшеліктері: Бұл кітап машиналық оқытудың теориялық негіздерін терең зерттейді, жалпылау теориясы, PAC оқыту, VC өлшемі және т.б. сияқты маңызды ұғымдарды қамтиды. Ол оқулық ретінде ғана емес, сонымен қатар машиналық оқыту теориясына қызығушылық танытқан оқырмандар үшін де қолайлы.
• Ұсынылатын себебі: Теория мен алгоритмдерге бірдей мән беріледі, бұл машиналық оқытудың берік білім жүйесін құруға көмектеседі.

2. Машиналық оқытуға арналған математика (Mathematics for Machine Learning)

• Сілтеме: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Ерекшеліктері: Бұл кітап машиналық оқыту үшін қажетті математикалық білімді жүйелі түрде ұсынады, оның ішінде сызықтық алгебра, математикалық анализ, ықтималдық теориясы және т.б. Ол математикалық ұғымдардың машиналық оқытудағы қолданылуын баса көрсетеді және оқырмандарға түсінуге көмектесу үшін көптеген мысалдарды ұсынады.
• Ұсынылатын себебі: Математикалық негізі әлсіз оқырмандар үшін бұл математикалық білімнің жетіспеушілігін тиімді түрде толықтыра алатын таптырмас оқулық.

3. ML алгоритмдерінің математикалық талдауы (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Сілтеме: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Ерекшеліктері: Әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерінің математикалық принциптерін терең талдайды, дөңес оңтайландыру, кездейсоқ градиенттік түсу және т.б. сияқты маңызды мазмұнды қамтиды. Бұл кітап белгілі бір математикалық негізі бар және алгоритмдердің принциптерін тереңірек түсінгісі келетін оқырмандарға жарайды.
• Ұсынылатын себебі: Математикалық талдау арқылы алгоритмдердің мәнін тереңірек түсінуге, алгоритмді оңтайландыруға және жаңалықтар енгізуге негіз қалауға болады.

4. Deep Learning-ге кіріспе (Understanding Deep Learning)

• Сілтеме: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Ерекшеліктері: Бұл кітапты Deep Learning саласының сарапшылары жазған және Deep Learning-дің негізгі ұғымдарын, модельдерін және алгоритмдерін жүйелі түрде ұсынады. Ол конволюциялық нейрондық желілер (CNN), қайталанатын нейрондық желілер (RNN) және Transformer сияқты әртүрлі кең таралған Deep Learning модельдерін қамтиды.
• Ұсынылатын себебі: Мазмұны жан-жақты, терең және түсінікті, Deep Learning-ді үйренуге арналған оқулық ретінде қолайлы.

5. Машиналық оқыту негіздері (Foundations of Machine Learning)

• Сілтеме: https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
• Ерекшеліктері: Машиналық оқытудың негізгі білімін қамтиды, оның ішінде бақыланатын оқыту, бақыланбайтын оқыту, күшейту арқылы оқыту және т.б. Бұл кітап әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерінің принциптері мен қолданылуын баса көрсетеді.
• Ұсынылатын себебі: Мазмұны кең, машиналық оқытудың толық білім жүйесін құруға жарайды.6. Машиналық оқыту алгоритмдері (Algorithms for ML)\n\n* Сілтеме: https://algorithmsbook.com\n* Ерекшеліктері: Машиналық оқыту алгоритмдерін түсіндіруге бағытталған, негізгі сызықтық регрессиядан бастап жоғары деңгейлі тереңдетілген оқыту алгоритмдеріне дейін толық ақпарат пен код үлгілері бар.\n* Ұсынылатын себебі: Тәжірибеге баса назар аударады, код арқылы алгоритмдерді үйренуге қолайлы.\n\n7. Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement Learning)\n\n* Сілтеме: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf\n* Ерекшеліктері: Күшейту арқылы оқыту саласындағы классикалық оқулық, күшейту арқылы оқытудың негізгі түсініктерін, алгоритмдерін және қолданылуын жүйелі түрде таныстырады.\n* Ұсынылатын себебі: Мазмұны беделді, күшейту арқылы оқытуды үйрену үшін қажетті кітап.\n\n## Екі, Стэнфорд университетінің тегін тереңдетілген оқыту курсы: кіріспеден жетілдіруге дейін\n\nСтэнфорд университеті жасанды интеллект саласында үлкен беделге ие, оның ұсынатын тегін онлайн курстары тереңдетілген оқытудың барлық аспектілерін қамтиды. Төменде ұсынылатын кейбір курстар берілген:\n\n* CS221 - Жасанды интеллект (Artificial Intelligence): Жасанды интеллектке шолу курсы, тереңдетілген оқытуды үйренуге негіз қалайды.\n* CS229 - Машиналық оқыту (Machine Learning): Классикалық машиналық оқыту курсы, әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерінің принциптері мен қолданылуын қамтиды.\n* CS230 - Тереңдетілген оқыту (Deep Learning): Тереңдетілген оқытуға кіріспе курсы, тереңдетілген оқытудың негізгі түсініктерін, модельдерін және алгоритмдерін таныстырады.\n* CS234 - Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement Learning): Күшейту арқылы оқыту курсы, күшейту арқылы оқытудың негізгі түсініктерін, алгоритмдерін және қолданылуын қамтиды.\n* CS231N - Конволюциялық нейрондық желілер және көруді тану (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Конволюциялық нейрондық желілерге және олардың компьютерлік көру саласындағы қолданылуына бағытталған.\n* CS336 - Нөлден бастап үлкен тілдік модель (LLM from Scratch): Үлкен тілдік модельді құру және жаттықтыру процесін таныстырады.\n\nОқуға кеңестер:\n\n1. Сәйкес курсты таңдаңыз: Өз біліміңізге және қызығушылығыңызға сәйкес курсты таңдаңыз.\n2. Үй тапсырмасын мұқият орындаңыз: Курстық жұмыс білімді нығайтудың маңызды бөлігі болып табылады, оны мұқият орындау керек.\n3. Талқылауға белсенді қатысыңыз: Курстық талқылауға белсенді қатысып, басқа оқушылармен тәжірибе алмасыңыз.\n\n## Үш, Пайдалы құралдар мен кеңестер: оқу тиімділігін арттыру\n\nТеориялық оқу мен курстық оқудан басқа, кейбір пайдалы құралдар мен кеңестер тереңдетілген оқытуды тиімдірек үйренуге көмектеседі.\n\n1. Google Colab немесе Kaggle Kernel пайдаланыңыз:\n\n* Google Colab және Kaggle Kernel тегін GPU ресурстарын ұсынады, бұл тереңдетілген оқыту кодын іске қосуды жеңілдетеді.\n* Олар сондай-ақ онлайн өңдеу мен ынтымақтастықты қолдайды, бұл басқалармен бірге оқуды жеңілдетеді.\n\nКод үлгісі (TensorFlow арқылы Google Colab-та қарапайым CNN-ді жаттықтыру):\n\n```python import tensorflow as tf

Модельді анықтау

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') ])

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

# MNIST деректер жинағын жүктеу
(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

# Модельді жаттықтыру
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

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

2. Визуализация құралдарын пайдалану:

• TensorBoard және Visdom сияқты визуализация құралдары модельдің құрылымы мен жаттығу процесін жақсырақ түсінуге көмектеседі.
• Шығын функциясын, белсендіру мәндерін және т.б. визуализациялау арқылы модельдің әрекетін тікелей түсінуге болады.

3. Ашық бастапқы кодты жобаларға қатысу:

• Ашық бастапқы кодты жобаларға қатысу - тереңдетіп оқыту дағдыларын жақсартудың тиімді тәсілі.
• Ашық бастапқы кодты оқу және өзгерту арқылы сіз тамаша бағдарламалау тәжірибесі мен дизайн идеяларын үйрене аласыз.

4. Үздіксіз оқу және тәжірибе:

• Тереңдетіп оқыту - тез дамып келе жатқан сала, жаңа білім мен технологияларды үнемі үйренуді қажет етеді.
• Нақты жобалар арқылы үйренген біліміңізді нақты мәселелерді шешуге қолдану арқылы сіз тереңдетіп оқытуды шынымен меңгере аласыз.

5. NLP-дегі Transformer архитектурасын үйрену:

• Jay Alammar’s guide-ты тереңдетіп оқыңыз (нақты мазмұнды сәйкес мақаладан іздеу керек).
• FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) және Residuals (қалдық байланыс) ұғымдарын түсініңіз.
• Толық Transformer Encoder-Decoder блогын басынан бастап жүзеге асыруға тырысыңыз.

6. Акция саудасындағы қолданбаларды үйрену (тек анықтама үшін, тәуекелді өзіңіз көтересіз):

• Акцияларды таңдау үшін тереңдетіп оқытуды қалай пайдалану керектігін біліңіз.
• Ескерту: Бұл сияқты қолданбалар қаржылық тәуекелдерді қамтиды және оларды мұқият бағалап, басқару керек.

7. Салалық трендтерге назар аударыңыз:

• DeepLearningAI және басқа ұйымдардың бөлісулеріне назар аударып, тереңдетіп оқыту саласындағы соңғы жетістіктерді біліңіз.

Төртіншіден, оқудағы қиындықтарды жеңу

Тереңдетіп оқытуды үйрену кезінде кейбір қиындықтар болуы мүмкін, мысалы:

• Күрделі ұғымдар: Тереңдетіп оқыту көптеген күрделі математикалық және алгоритмдік ұғымдарды қамтиды.
• Ресурстардың жетіспеушілігі: Есептеу ресурстары мен деректер ресурстарының жетіспеушілігі.
• Нұсқаулықтың жетіспеушілігі: Кәсіби нұсқаулық пен қолдаудың жетіспеушілігі.

Бұл қиындықтарды жеңу үшін келесі шараларды қабылдауға болады:

• Оқу мақсаттарын бөлу: Күрделі оқу мақсаттарын кішігірім, басқаруға болатын мақсаттарға бөліңіз.
• Тегін ресурстарды іздеу: Осы мақалада ұсынылған тегін кітаптарды, курстарды және құралдарды пайдаланыңыз.
• Оқу қауымдастығына қосылыңыз: Тереңдетіп оқыту қауымдастығына қосылып, басқа оқушылармен тәжірибе алмасыңыз және көмек сұраңыз.

DeepLearningAI X/Twitter-де айтқанындай: «Әрбір AI сарапшысы бір кездері қарапайым сұрақтарды Google-де іздеген. Әрбір жаңадан бастаушы өзін адасқандай сезінді. Егер сіз үйреніп, тырысып жатсаңыз, сіз AI қауымдастығына тиесілісіз». Есіңізде болсын, әрбір AI сарапшысы бір кездері жаңадан бастаушы болған және өзін адасқандай сезінген. Егер сіз оқуды және тәжірибе жасауды жалғастырсаңыз, сіз міндетті түрде қиындықтарды жеңіп, білікті тереңдетіп оқыту инженері бола аласыз.Жалпы алғанда, бұл мақала тегін тереңдетілген оқытуға арналған көптеген ресурстарды ұсынады, оның ішінде кітаптар, курстар және практикалық құралдар. Бұл ресурстар сізге тереңдетілген оқытуды жақсырақ түсінуге және үйренуге, сондай-ақ жасанды интеллект саласында табысқа жетуге көмектеседі деп үміттенеміз. Оқу - бұл үздіксіз процесс екенін және ол үнемі күш салуды және тәжірибені қажет ететінін есте сақтаңыз. Оқуда сәттілік тілеймін!