Бесплатни ресурси за самостојно учење Deep Learning: Бесплатни книги, курсеви и практични алатки

Во последниве години, Deep Learning (Длабоко учење) како важна гранка на полето на вештачката интелигенција, постигна извонредни достигнувања. Без разлика дали станува збор за препознавање слики, обработка на природен јазик или засилено учење, длабокото учење покажува моќни способности во различни области. Сепак, за програмерите кои сакаат да започнат или да учат длабоко учење, честопати се чувствуваат изгубено соочени со огромна количина на информации и сложени концепти.

Оваа статија, заснована на популарна дискусија на X/Twitter, избра серија бесплатни ресурси за самостојно учење за длабоко учење, вклучувајќи книги, курсеви и практични алатки, со цел да им обезбеди на читателите јасен и практичен пат за учење, помагајќи им на сите брзо да ги совладаат основните вештини за длабоко учење.

I. Бесплатни ресурси за книги: Теоретска основа и практични упатства

Теоретската основа е камен-темелник на длабокото учење. Совладувањето на солидна математика и основите на машинското учење е од клучно значење за разбирање и примена на длабокото учење. Подолу се препорачуваат неколку бесплатни книги кои ги покриваат сите аспекти од основната теорија до практичната примена:

1. Разбирање на машинското учење (Understanding Machine Learning)

• Линк: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Карактеристики: Оваа книга длабоко ги истражува теоретските основи на машинското учење, покривајќи важни концепти како што се теоријата на генерализација, PAC учење, VC димензија итн. Не е погодна само како учебник, туку е погодна и за читателите кои се заинтересирани за теоријата на машинското учење.
• Препорачана причина: Теориите и алгоритмите се подеднакво важни, што помага да се изгради солиден систем на знаење за машинско учење.

2. Математика за машинско учење (Mathematics for Machine Learning)

• Линк: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Карактеристики: Оваа книга систематски го воведува математичкото знаење потребно за машинско учење, вклучувајќи линеарна алгебра, калкулус, теорија на веројатност итн. Ја нагласува примената на математичките концепти во машинското учење и им помага на читателите да разберат преку бројни примери.
• Препорачана причина: За читателите со слаба математичка основа, ова е редок воведен учебник кој ефикасно може да ги надополни недостатоците во математичкото знаење.

3. Математичка анализа на ML алгоритми (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Линк: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Карактеристики: Длабоко ги анализира математичките принципи на различни алгоритми за машинско учење, покривајќи важни содржини како што се конвексна оптимизација, стохастички градиентен спуст итн. Оваа книга е погодна за читатели со одредена математичка основа и кои сакаат длабоко да ги разберат принципите на алгоритмите.
• Препорачана причина: Преку математичка анализа, може потемелно да се разбере суштината на алгоритмот, поставувајќи основа за оптимизација и иновација на алгоритмот.

4. Вовед во длабоко учење (Understanding Deep Learning)

• Линк: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Карактеристики: Оваа книга е напишана од експерти во областа на длабокото учење и систематски ги воведува основните концепти, модели и алгоритми на длабокото учење. Ги покрива сите вообичаени модели за длабоко учење, како што се конволуциски невронски мрежи (CNN), рекурентни невронски мрежи (RNN) и Transformer итн.
• Препорачана причина: Содржината е сеопфатна, лесна за разбирање и погодна како воведен учебник за длабоко учење.

5. Основи на машинското учење (Foundations of Machine Learning)

• Линк: https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

• Карактеристики: Ги покрива основните знаења за машинското учење, вклучувајќи надгледувано учење, ненадгледувано учење, засилено учење итн. Оваа книга се фокусира на воведување на принципите и примената на различни алгоритми за машинско учење.

• Препорачана причина: Содржината е широка и погодна за воспоставување комплетен систем на знаење за машинско учење. 6. Алгоритми за машинско учење (Algorithms for ML)

• Линк: https://algorithmsbook.com

• Карактеристики: Се фокусира на објаснување на алгоритмите за машинско учење, од основна линеарна регресија до напредни алгоритми за длабоко учење, со детални воведни информации и примери на код.

• Препорака: Ја нагласува практиката, погодна за учење алгоритми преку код.

7. Зајакнувачко учење (Reinforcement Learning)

• Линк: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Карактеристики: Класичен учебник во областа на зајакнувачкото учење, систематски ги воведува основните концепти, алгоритми и апликации на зајакнувачкото учење.
• Препорака: Содржината е авторитативна, неопходна книга за учење зајакнувачко учење.

II. Бесплатни курсеви за длабоко учење од Универзитетот Стенфорд: Од почетно до напредно ниво

Универзитетот Стенфорд ужива репутација во областа на вештачката интелигенција, а неговите бесплатни онлајн курсеви ги покриваат сите аспекти на длабокото учење. Еве неколку курсеви кои вреди да се препорачаат:

• CS221 - Вештачка интелигенција (Artificial Intelligence): Курс за преглед на вештачката интелигенција, кој поставува основа за учење длабоко учење.
• CS229 - Машинско учење (Machine Learning): Класичен курс за машинско учење, кој ги покрива принципите и апликациите на различни алгоритми за машинско учење.
• CS230 - Длабоко учење (Deep Learning): Воведен курс за длабоко учење, кој ги воведува основните концепти, модели и алгоритми на длабокото учење.
• CS234 - Зајакнувачко учење (Reinforcement Learning): Курс за зајакнувачко учење, кој ги покрива основните концепти, алгоритми и апликации на зајакнувачкото учење.
• CS231N - Конволуциски невронски мрежи и визуелно препознавање (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Се фокусира на конволуциските невронски мрежи и нивните апликации во областа на компјутерската визија.
• CS336 - Големи јазични модели од нула (LLM from Scratch): Го воведува процесот на конструирање и тренирање на големи јазични модели.

Совети за учење:

1. Изберете соодветен курс: Изберете соодветен курс врз основа на вашата основа и интереси.
2. Внимателно завршете ги задачите: Задачите на курсот се важен дел од консолидирањето на знаењето, затоа погрижете се внимателно да ги завршите.
3. Активно учествувајте во дискусии: Активно учествувајте во дискусиите на курсот, разменувајте искуства и сознанија со други ученици.

III. Практични алатки и техники: Подобрување на ефикасноста на учењето

Покрај теоретското учење и учењето на курсеви, некои практични алатки и техники можат да ви помогнат поефикасно да научите длабоко учење.

1. Користете Google Colab или Kaggle Kernel:

• Google Colab и Kaggle Kernel обезбедуваат бесплатни GPU ресурси, што го олеснува извршувањето на кодот за длабоко учење.
• Тие исто така поддржуваат онлајн уредување и соработка, што го олеснува учењето со други.

Примерок код (користење на TensorFlow за тренирање едноставен CNN на Google Colab):

import tensorflow as tf

# Дефинирање на модел
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')
])
```# Компилација на модел
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Вчитување на MNIST dataset
(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

# Тренирање на модел
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

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

2. Користење на алатки за визуелизација:

• Алатки за визуелизација како TensorBoard и Visdom можат да ви помогнат подобро да ја разберете структурата на моделот и процесот на тренирање.
• Преку визуелизација на функцијата на загуба, вредностите на активација и слично, можете поинтуитивно да го разберете однесувањето на моделот.

3. Учество во проекти со отворен код:

• Учеството во проекти со отворен код е ефикасен начин да ги подобрите вашите вештини за длабоко учење.
• Преку читање и менување на код со отворен код, можете да научите одлични практики за програмирање и идеи за дизајн.

4. Континуирано учење и пракса:

• Длабокото учење е област која брзо се развива и бара постојано учење на нови знаења и технологии.
• Преку реални проекти, применувајте го наученото знаење за да решавате реални проблеми, само така навистина ќе го совладате длабокото учење.

5. Учење на Transformer архитектурата во NLP:

• Длабоко проучете го Jay Alammar’s guide (конкретната содржина треба да се пребара во соодветната статија).
• Разберете ги концептите на FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) и Residuals (остаточни врски).
• Обидете се да имплементирате комплетен Transformer Encoder-Decoder block од почеток.

6. Учење на апликации во тргување со акции (само за референца, ризик на ваш сопствен товар):

• Научете како да користите длабоко учење за избор на акции.
• Внимание: Ваквите апликации вклучуваат финансиски ризици и бараат внимателна проценка и работа.

7. Следење на индустриските трендови:

• Следете ги споделувањата на институции како DeepLearningAI за да ги разберете најновите случувања во областа на длабокото учење.

IV. Надминување на предизвиците во учењето

Учењето длабоко учење може да наиде на некои предизвици, како што се:

• Комплексни концепти: Длабокото учење вклучува многу сложени математички и алгоритамски концепти.
• Недостаток на ресурси: Недостаток на компјутерски ресурси и податочни ресурси.
• Недостаток на насоки: Недостаток на професионални насоки и поддршка.

За да ги надминете овие предизвици, можете да ги преземете следниве мерки:

• Разложување на целите за учење: Разложете ги сложените цели за учење на мали, управувани цели.
• Пронаоѓање бесплатни ресурси: Искористете ги бесплатните книги, курсеви и алатки препорачани во оваа статија.
• Приклучување кон заедница за учење: Приклучете се кон заедница за учење длабоко учење, разменувајте искуства со други ученици и побарајте помош.

Како што рече DeepLearningAI на X/Twitter: „Секој експерт за вештачка интелигенција некогаш пребарувал едноставни прашања на Google. Секој почетник се чувствувал изгубено. Ако учите и се обидувате, вие припаѓате на заедницата за вештачка интелигенција.“ Запомнете, секој експерт за вештачка интелигенција некогаш бил почетник и ќе се чувствува збунето. Сè додека продолжувате да учите и да вежбате, сигурно ќе ги надминете тешкотиите и ќе станете квалификуван инженер за длабоко учење.Сè на сè, овој напис обезбедува богатство од бесплатни ресурси за самостојно учење за длабоко учење, вклучувајќи книги, курсеви и практични алатки. Се надеваме дека овие ресурси ќе ви помогнат подобро да започнете и да навлезете во длабокото учење и да постигнете успех во областа на вештачката интелигенција. Запомнете, учењето е континуиран процес кој бара постојан напор и пракса. Ви посакуваме успех во учењето!