Sumber Percuma untuk Belajar Sendiri Deep Learning: Buku, Kursus dan Alat Praktikal
Sumber Percuma untuk Belajar Sendiri Deep Learning: Buku, Kursus dan Alat Praktikal
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mendalam (Deep Learning) sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, telah mencapai pencapaian yang luar biasa. Sama ada pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi atau pembelajaran pengukuhan, pembelajaran mendalam menunjukkan keupayaan yang kuat dalam pelbagai bidang. Walau bagaimanapun, bagi pembangun yang ingin memulakan atau mendalami pembelajaran mendalam, mereka sering berasa keliru apabila berhadapan dengan sejumlah besar maklumat dan konsep yang kompleks.
Artikel ini berdasarkan perbincangan popular di X/Twitter, memilih siri sumber pembelajaran kendiri pembelajaran mendalam percuma, termasuk buku, kursus dan alat praktikal, yang bertujuan untuk menyediakan pembaca dengan laluan pembelajaran yang jelas dan praktikal, membantu semua orang menguasai kemahiran teras pembelajaran mendalam dengan cepat.
I. Sumber Buku Percuma: Asas Teori dan Panduan Praktikal
Asas teori adalah asas pembelajaran mendalam. Menguasai asas matematik dan pembelajaran mesin yang kukuh adalah penting untuk memahami dan menggunakan pembelajaran mendalam. Berikut ialah beberapa buku percuma yang disyorkan, meliputi semua aspek daripada teori asas kepada aplikasi praktikal:
1. Memahami Pembelajaran Mesin (Understanding Machine Learning)
- Pautan:
https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf - Ciri-ciri: Buku ini meneroka secara mendalam asas teori pembelajaran mesin, meliputi konsep penting seperti teori generalisasi, pembelajaran PAC, dimensi VC, dll. Ia bukan sahaja sesuai sebagai buku teks, tetapi juga sesuai untuk pembaca yang berminat dengan teori pembelajaran mesin.
- Sebab Disyorkan: Menekankan teori dan algoritma, membantu membina sistem pengetahuan pembelajaran mesin yang kukuh.
2. Matematik untuk Pembelajaran Mesin (Mathematics for Machine Learning)
- Pautan:
https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf - Ciri-ciri: Buku ini secara sistematik memperkenalkan pengetahuan matematik yang diperlukan untuk pembelajaran mesin, termasuk algebra linear, kalkulus, teori kebarangkalian, dll. Ia menekankan aplikasi konsep matematik dalam pembelajaran mesin, dan membantu pembaca memahami melalui banyak contoh.
- Sebab Disyorkan: Bagi pembaca yang mempunyai asas matematik yang lemah, ini adalah buku teks pengenalan yang jarang ditemui, yang boleh mengimbangi kekurangan pengetahuan matematik dengan berkesan.
3. Analisis Matematik Algoritma Pembelajaran Mesin (Mathematical Analysis of ML Algorithms)
- Pautan:
https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf - Ciri-ciri: Menganalisis secara mendalam prinsip matematik pelbagai algoritma pembelajaran mesin, meliputi kandungan penting seperti pengoptimuman cembung, penurunan kecerunan stokastik, dll. Buku ini sesuai untuk pembaca yang mempunyai asas matematik tertentu dan ingin memahami prinsip algoritma secara mendalam.
- Sebab Disyorkan: Melalui analisis matematik, seseorang boleh memahami intipati algoritma dengan lebih teliti, meletakkan asas untuk pengoptimuman dan inovasi algoritma.
4. Pengenalan kepada Pembelajaran Mendalam (Understanding Deep Learning)
- Pautan:
https://udlbook.github.io/udlbook/ - Ciri-ciri: Buku ini ditulis oleh pakar dalam bidang pembelajaran mendalam, dan secara sistematik memperkenalkan konsep asas, model dan algoritma pembelajaran mendalam. Ia meliputi pelbagai model pembelajaran mendalam biasa, seperti rangkaian saraf konvolusi (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN) dan Transformer, dll.
- Sebab Disyorkan: Kandungan yang komprehensif, mudah difahami, sesuai sebagai buku teks pengenalan pembelajaran mendalam.
5. Asas Pembelajaran Mesin (Foundations of Machine Learning)
-
Pautan:
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/ -
Ciri-ciri: Merangkumi pengetahuan asas pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran pengukuhan, dll. Buku ini memfokuskan pada pengenalan prinsip dan aplikasi pelbagai algoritma pembelajaran mesin.
-
Sebab Disyorkan: Kandungan yang luas, sesuai untuk membina sistem pengetahuan pembelajaran mesin yang lengkap.6. Algoritma Pembelajaran Mesin (Algorithms for ML)
-
Pautan:
https://algorithmsbook.com -
Ciri-ciri: Berfokus pada penjelasan algoritma pembelajaran mesin, dari regresi linear asas hingga algoritma pembelajaran mendalam yang canggih, dengan pengenalan terperinci dan contoh kod.
-
Sebab Disyorkan: Menekankan amalan, sesuai untuk mempelajari algoritma melalui kod.
7. Pembelajaran Pengukuhan (Reinforcement Learning)
- Pautan:
https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf - Ciri-ciri: Buku teks klasik dalam bidang pembelajaran pengukuhan, secara sistematik memperkenalkan konsep asas, algoritma dan aplikasi pembelajaran pengukuhan.
- Sebab Disyorkan: Kandungan berwibawa, buku yang mesti dibaca untuk mempelajari pembelajaran pengukuhan.
II. Kursus Pembelajaran Mendalam Percuma Universiti Stanford: Dari Permulaan hingga Lanjutan
Universiti Stanford terkenal dalam bidang kecerdasan buatan, dan kursus dalam talian percuma yang ditawarkannya meliputi semua aspek pembelajaran mendalam. Berikut adalah beberapa kursus yang disyorkan:
- CS221 - Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence): Kursus gambaran keseluruhan kecerdasan buatan, meletakkan asas untuk pembelajaran pembelajaran mendalam.
- CS229 - Pembelajaran Mesin (Machine Learning): Kursus pembelajaran mesin klasik, meliputi prinsip dan aplikasi pelbagai algoritma pembelajaran mesin.
- CS230 - Pembelajaran Mendalam (Deep Learning): Kursus pengenalan pembelajaran mendalam, memperkenalkan konsep asas, model dan algoritma pembelajaran mendalam.
- CS234 - Pembelajaran Pengukuhan (Reinforcement Learning): Kursus pembelajaran pengukuhan, meliputi konsep asas, algoritma dan aplikasi pembelajaran pengukuhan.
- CS231N - Rangkaian Neural Konvolusi dan Pengecaman Visual (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Berfokus pada rangkaian neural konvolusi dan aplikasinya dalam bidang penglihatan komputer.
- CS336 - Model Bahasa Besar dari Awal (LLM from Scratch): Memperkenalkan proses pembinaan dan latihan model bahasa besar.
Cadangan Pembelajaran:
- Pilih kursus yang sesuai: Pilih kursus yang sesuai berdasarkan asas dan minat anda sendiri.
- Selesaikan tugasan dengan teliti: Tugasan kursus adalah bahagian penting dalam mengukuhkan pengetahuan, pastikan anda menyelesaikannya dengan teliti.
- Sertai perbincangan secara aktif: Sertai perbincangan kursus secara aktif, bertukar pengalaman dan pandangan dengan pelajar lain.
III. Alat dan Teknik Praktikal: Meningkatkan Kecekapan Pembelajaran
Selain pembelajaran teori dan pembelajaran kursus, beberapa alat dan teknik praktikal juga boleh membantu anda mempelajari pembelajaran mendalam dengan lebih cekap.
1. Gunakan Google Colab atau Kaggle Kernel:
- Google Colab dan Kaggle Kernel menyediakan sumber GPU percuma, memudahkan untuk menjalankan kod pembelajaran mendalam.
- Mereka juga menyokong penyuntingan dan kerjasama dalam talian, memudahkan untuk belajar bersama orang lain.
Contoh kod (menggunakan TensorFlow untuk melatih CNN mudah di Google Colab):
import tensorflow as tf
# Takrifkan model
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')
])
```# Kompil Model
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Muat turun set data MNIST
(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
# Latih model
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)
# Nilaikan model
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Loss: %.2f' % loss)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy)
2. Gunakan Alat Visualisasi:
- Alat visualisasi seperti TensorBoard dan Visdom boleh membantu anda memahami struktur dan proses latihan model dengan lebih baik.
- Dengan memvisualisasikan fungsi kerugian, nilai pengaktifan, dsb., anda boleh memahami tingkah laku model dengan lebih intuitif.
3. Sertai Projek Sumber Terbuka:
- Menyertai projek sumber terbuka ialah cara yang berkesan untuk meningkatkan kemahiran pembelajaran mendalam.
- Dengan membaca dan mengubah suai kod sumber terbuka, anda boleh mempelajari amalan pengaturcaraan dan idea reka bentuk yang sangat baik.
4. Pembelajaran dan Amalan Berterusan:
- Pembelajaran mendalam ialah bidang yang berkembang pesat yang memerlukan pembelajaran berterusan tentang pengetahuan dan teknologi baharu.
- Melalui projek praktikal, menggunakan pengetahuan yang dipelajari untuk menyelesaikan masalah praktikal ialah satu-satunya cara untuk benar-benar menguasai pembelajaran mendalam.
5. Pelajari Seni Bina Transformer dalam NLP:
- Pelajari secara mendalam panduan Jay Alammar (kandungan khusus perlu dicari dalam artikel yang sepadan).
- Fahami konsep FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) dan Residuals (sambungan sisa).
- Cuba laksanakan blok Transformer Encoder-Decoder yang lengkap dari awal.
6. Pelajari Aplikasi dalam Dagangan Saham (untuk rujukan sahaja, risiko ditanggung sendiri):
- Fahami cara menggunakan pembelajaran mendalam untuk pemilihan saham.
- Nota: Aplikasi sedemikian melibatkan risiko kewangan dan memerlukan penilaian dan operasi yang teliti.
7. Ikuti Perkembangan Industri:
- Ikuti perkongsian daripada organisasi seperti DeepLearningAI untuk memahami perkembangan terkini dalam bidang pembelajaran mendalam.
Empat, Atasi Cabaran dalam Pembelajaran
Mempelajari pembelajaran mendalam mungkin menghadapi beberapa cabaran, seperti:
- Konsep kompleks: Pembelajaran mendalam melibatkan banyak konsep matematik dan algoritma yang kompleks.
- Sumber yang terhad: Kekurangan sumber pengkomputeran dan sumber data.
- Kekurangan bimbingan: Kekurangan bimbingan dan sokongan profesional.
Untuk mengatasi cabaran ini, langkah-langkah berikut boleh diambil:
- Pecahkan matlamat pembelajaran: Pecahkan matlamat pembelajaran yang kompleks kepada matlamat yang lebih kecil dan boleh diurus.
- Cari sumber percuma: Gunakan buku, kursus dan alatan percuma yang disyorkan dalam artikel ini.
- Sertai komuniti pembelajaran: Sertai komuniti pembelajaran pembelajaran mendalam untuk bertukar pengalaman dan mendapatkan bantuan dengan pelajar lain.
Seperti yang dikatakan oleh DeepLearningAI di X/Twitter: “Setiap pakar AI pernah Google soalan mudah. Setiap pemula berasa hilang. Jika anda belajar dan mencuba, anda tergolong dalam komuniti AI.” Ingat, setiap pakar AI pernah menjadi pemula dan akan berasa keliru. Selagi anda berterusan belajar dan berlatih, anda pasti dapat mengatasi kesukaran dan menjadi jurutera pembelajaran mendalam yang berkelayakan.Kesimpulannya, artikel ini menyediakan sumber pembelajaran kendiri pembelajaran mendalam percuma yang kaya, termasuk buku, kursus dan alat praktikal. Semoga sumber ini dapat membantu anda untuk memulakan dan mendalami pembelajaran mendalam dengan lebih baik, dan berjaya dalam bidang kecerdasan buatan. Sila ingat, pembelajaran adalah proses yang berterusan, memerlukan usaha dan latihan yang berterusan. Selamat belajar!
