Obilica virov za samostojno učenje globokega učenja: Brezplačne knjige, tečaji in uporabna orodja

V zadnjih letih je globoko učenje (Deep Learning) kot pomembna veja področja umetne inteligence doseglo izjemne uspehe. Ne glede na to, ali gre za prepoznavanje slik, obdelavo naravnega jezika ali učenje z ojačitvijo, globoko učenje kaže močne sposobnosti na različnih področjih. Vendar pa se razvijalci, ki želijo vstopiti v globoko učenje ali ga poglobljeno preučevati, pogosto počutijo preobremenjene ob ogromni količini gradiva in zapletenih konceptov.

Ta članek temelji na priljubljeni razpravi na X/Twitterju in izbira vrsto brezplačnih virov za samostojno učenje globokega učenja, vključno s knjigami, tečaji in uporabnimi orodji, s ciljem, da bralcem zagotovi jasno in praktično učno pot ter jim pomaga hitro obvladati ključne veščine globokega učenja.

I. Brezplačni viri knjig: Teoretične osnove in praktični vodniki

Teoretične osnove so temelj globokega učenja. Obvladovanje trdnih matematičnih in strojnih učnih temeljev je ključnega pomena za razumevanje in uporabo globokega učenja. Spodaj je priporočenih nekaj brezplačnih knjig, ki pokrivajo vse vidike od osnovne teorije do praktične uporabe:

1. Razumevanje strojnega učenja (Understanding Machine Learning)

• Povezava: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Značilnosti: Ta knjiga poglobljeno raziskuje teoretične osnove strojnega učenja, ki zajemajo pomembne koncepte, kot so teorija posploševanja, PAC učenje, VC dimenzija itd. Ni primerna samo kot učbenik, ampak tudi za bralce, ki jih zanima teorija strojnega učenja.
• Razlog za priporočilo: Poudarek na teoriji in algoritmih pomaga vzpostaviti trden sistem znanja o strojnem učenju.

2. Matematika za strojno učenje (Mathematics for Machine Learning)

• Povezava: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Značilnosti: Ta knjiga sistematično uvaja matematično znanje, potrebno za strojno učenje, vključno z linearno algebro, matematično analizo, teorijo verjetnosti itd. Poudarja uporabo matematičnih konceptov v strojnem učenju in bralcem pomaga razumeti z veliko primeri.
• Razlog za priporočilo: Za bralce s šibkimi matematičnimi temelji je to neprecenljiv uvodni učbenik, ki lahko učinkovito nadomesti pomanjkanje matematičnega znanja.

3. Matematična analiza algoritmov strojnega učenja (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Povezava: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Značilnosti: Poglobljeno analizira matematična načela različnih algoritmov strojnega učenja, ki zajemajo pomembne vsebine, kot so konveksna optimizacija, stohastični gradientni spust itd. Ta knjiga je primerna za bralce z določenim matematičnim znanjem, ki želijo poglobljeno razumeti načela algoritmov.
• Razlog za priporočilo: Z matematično analizo je mogoče temeljiteje razumeti bistvo algoritmov in postaviti temelje za optimizacijo in inovacije algoritmov.

4. Uvod v globoko učenje (Understanding Deep Learning)

• Povezava: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Značilnosti: To knjigo so napisali strokovnjaki s področja globokega učenja in sistematično uvaja osnovne koncepte, modele in algoritme globokega učenja. Zajema različne pogoste modele globokega učenja, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN), rekurentne nevronske mreže (RNN) in Transformer itd.
• Razlog za priporočilo: Vsebina je celovita, razumljiva in primerna kot uvodni učbenik za globoko učenje.

5. Osnove strojnega učenja (Foundations of Machine Learning)

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

• Značilnosti: Zajema osnove strojnega učenja, vključno z nadzorovanim učenjem, nenadzorovanim učenjem, učenjem z ojačitvijo itd. Ta knjiga se osredotoča na uvajanje načel in uporabe različnih algoritmov strojnega učenja.

• Razlog za priporočilo: Vsebina je obsežna in primerna za vzpostavitev celovitega sistema znanja o strojnem učenju.6. Algoritmi strojnega učenja (Algorithms for ML)

• Povezava: https://algorithmsbook.com

• Značilnosti: Osredotoča se na razlago algoritmov strojnega učenja, od osnovne linearne regresije do naprednih algoritmov globokega učenja, s podrobnimi predstavitvami in primeri kode.

• Razlog za priporočilo: Poudarja prakso, primerno za učenje algoritmov s kodo.

7. Učenje z ojačitvijo (Reinforcement Learning)

• Povezava: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Značilnosti: Klasično učbenik na področju učenja z ojačitvijo, sistematično predstavlja osnovne koncepte, algoritme in aplikacije učenja z ojačitvijo.
• Razlog za priporočilo: Avtoritativna vsebina, obvezna knjiga za učenje učenja z ojačitvijo.

Dva, brezplačni tečaji globokega učenja na Univerzi Stanford: od začetnika do naprednega

Univerza Stanford uživa velik ugled na področju umetne inteligence, njeni brezplačni spletni tečaji pa pokrivajo vse vidike globokega učenja. Sledi nekaj tečajev, ki jih je vredno priporočiti:

• CS221 - Umetna inteligenca (Artificial Intelligence): Pregledni tečaj umetne inteligence, ki postavlja temelje za učenje globokega učenja.
• CS229 - Strojno učenje (Machine Learning): Klasični tečaj strojnega učenja, ki zajema načela in aplikacije različnih algoritmov strojnega učenja.
• CS230 - Globoko učenje (Deep Learning): Uvodni tečaj globokega učenja, ki predstavlja osnovne koncepte, modele in algoritme globokega učenja.
• CS234 - Učenje z ojačitvijo (Reinforcement Learning): Tečaj učenja z ojačitvijo, ki zajema osnovne koncepte, algoritme in aplikacije učenja z ojačitvijo.
• CS231N - Konvolucijske nevronske mreže in vizualno prepoznavanje (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Osredotoča se na konvolucijske nevronske mreže in njihovo uporabo na področju računalniškega vida.
• CS336 - Veliki jezikovni modeli iz nič (LLM from Scratch): Predstavlja proces gradnje in usposabljanja velikih jezikovnih modelov.

Predlogi za učenje:

1. Izberite ustrezen tečaj: Izberite ustrezen tečaj glede na svoje znanje in zanimanja.
2. Resno opravite naloge: Domače naloge so pomemben del utrjevanja znanja, zato jih morate resno opraviti.
3. Aktivno sodelujte v razpravah: Aktivno sodelujte v razpravah na tečaju in izmenjujte izkušnje in spoznanja z drugimi učenci.

Tri, praktična orodja in tehnike: izboljšanje učinkovitosti učenja

Poleg teoretičnega in tečajnega učenja vam lahko nekatera praktična orodja in tehnike pomagajo pri učinkovitejšem učenju globokega učenja.

1. Uporaba Google Colab ali Kaggle Kernel:

• Google Colab in Kaggle Kernel ponujata brezplačne vire GPU, ki olajšajo izvajanje kode globokega učenja.
• Podpirata tudi spletno urejanje in sodelovanje, kar olajša skupno učenje z drugimi.

Primer kode (uporaba TensorFlow za usposabljanje preproste CNN na Google Colab):

import tensorflow as tf

# Definiranje modela
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')
])
```# Kompilacija modela
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Nalaganje nabora podatkov 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

# Učenje modela
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

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

2. Uporaba orodij za vizualizacijo:

• Orodja za vizualizacijo, kot sta TensorBoard in Visdom, vam lahko pomagajo bolje razumeti strukturo modela in proces učenja.
• Z vizualizacijo funkcije izgube, vrednosti aktivacije itd., lahko bolj intuitivno razumete obnašanje modela.

3. Sodelovanje v projektih odprte kode:

• Sodelovanje v projektih odprte kode je učinkovit način za izboljšanje veščin globokega učenja.
• Z branjem in spreminjanjem kode odprte kode se lahko naučite odličnih programerskih praks in idej za oblikovanje.

4. Neprekinjeno učenje in praksa:

• Globoko učenje je hitro razvijajoče se področje, ki zahteva nenehno učenje novega znanja in tehnologij.
• S praktičnimi projekti lahko uporabite pridobljeno znanje za reševanje praktičnih problemov in resnično obvladate globoko učenje.

5. Učenje arhitekture Transformer v NLP:

• Poglobljeno preučite Jay Alammar’s guide (specifična vsebina mora biti iskana v ustreznem članku).
• Razumejte koncepte FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) in Residuals (rezidualne povezave).
• Poskusite implementirati celoten Transformer Encoder-Decoder block iz nič.

6. Učenje aplikacij v trgovanju z delnicami (samo za referenco, tveganje je vaše):

• Naučite se, kako uporabljati globoko učenje za izbiro delnic.
• Opozorilo: Takšne aplikacije vključujejo finančno tveganje, ki ga je treba skrbno oceniti in upravljati.

7. Spremljanje industrijskih trendov:

• Spremljajte delitve organizacij, kot je DeepLearningAI, da boste razumeli najnovejši razvoj na področju globokega učenja.

IV. Premagovanje izzivov pri učenju

Pri učenju globokega učenja lahko naletite na nekaj izzivov, kot so:

• Kompleksni koncepti: Globoko učenje vključuje veliko kompleksnih matematičnih in algoritmičnih konceptov.
• Pomanjkanje virov: Pomanjkanje računalniških virov in podatkovnih virov.
• Pomanjkanje usmerjanja: Pomanjkanje strokovnega usmerjanja in podpore.

Za premagovanje teh izzivov lahko sprejmete naslednje ukrepe:

• Razčlenitev ciljev učenja: Razčlenite kompleksne cilje učenja na manjše, obvladljive cilje.
• Iskanje brezplačnih virov: Izkoristite brezplačne knjige, tečaje in orodja, ki so priporočena v tem članku.
• Pridružitev učni skupnosti: Pridružite se učni skupnosti globokega učenja, da izmenjate izkušnje in poiščete pomoč pri drugih učencih.

Kot je DeepLearningAI dejal na X/Twitter: "Every AI expert once Googled simple questions. Every beginner felt lost. If you’re learning and trying, you belong in the AI community." Zapomnite si, vsak strokovnjak za AI je bil nekoč začetnik in se je počutil izgubljenega. Če se učite in poskušate, spadate v skupnost AI. Dokler vztrajate pri učenju in praksi, boste zagotovo premagali težave in postali usposobljen inženir globokega učenja.Skratka, ta članek ponuja obsežne brezplačne vire za samostojno učenje globokega učenja, vključno s knjigami, tečaji in praktičnimi orodji. Upamo, da vam bodo ti viri pomagali bolje začeti in poglobiti se v globoko učenje ter doseči uspeh na področju umetne inteligence. Ne pozabite, učenje je stalen proces, ki zahteva nenehno prizadevanje in prakso. Želimo vam uspešno učenje!