Безкоштовні ресурси для самостійного вивчення Deep Learning: книги, курси та корисні інструменти

Останніми роками Deep Learning (глибоке навчання), як важлива галузь штучного інтелекту, досягло значних успіхів. Незалежно від розпізнавання зображень, обробки природної мови чи навчання з підкріпленням, глибоке навчання демонструє потужні можливості в різних областях. Однак, для розробників, які хочуть почати або поглибити вивчення глибокого навчання, перед обличчям величезної кількості матеріалів і складних концепцій, часто виникає відчуття розгубленості.

Ця стаття, заснована на популярних обговореннях у X/Twitter, містить добірку безкоштовних ресурсів для самостійного вивчення глибокого навчання, включаючи книги, курси та корисні інструменти, щоб надати читачам чіткий і практичний шлях навчання, допомагаючи всім швидко опанувати основні навички глибокого навчання.

I. Безкоштовні книжкові ресурси: теоретична база та практичні настанови

Теоретична база є наріжним каменем глибокого навчання. Оволодіння міцними математичними та машинними знаннями має вирішальне значення для розуміння та застосування глибокого навчання. Нижче наведено кілька рекомендованих безкоштовних книг, які охоплюють усі аспекти, від базової теорії до практичного застосування:

1. Розуміння машинного навчання (Understanding Machine Learning)

• Посилання: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Особливості: Ця книга глибоко досліджує теоретичні основи машинного навчання, охоплюючи важливі концепції, такі як теорія узагальнення, PAC навчання, VC розмірність тощо. Вона підходить не лише як підручник, а й для читачів, які цікавляться теорією машинного навчання.
• Рекомендовано, тому що: Наголос на теорії та алгоритмах допомагає створити міцну систему знань машинного навчання.

2. Математика для машинного навчання (Mathematics for Machine Learning)

• Посилання: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Особливості: Ця книга систематично знайомить з математичними знаннями, необхідними для машинного навчання, включаючи лінійну алгебру, числення, теорію ймовірностей тощо. Вона підкреслює застосування математичних концепцій у машинному навчанні та допомагає читачам зрозуміти їх за допомогою великої кількості прикладів.
• Рекомендовано, тому що: Для читачів зі слабкою математичною базою це безцінний вступний підручник, який може ефективно компенсувати недоліки математичних знань.

3. Математичний аналіз алгоритмів машинного навчання (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Посилання: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Особливості: Глибоко аналізує математичні принципи різних алгоритмів машинного навчання, охоплюючи важливий зміст, такий як опукла оптимізація, стохастичний градієнтний спуск тощо. Ця книга підходить для читачів з певною математичною базою, які хочуть глибше зрозуміти принципи алгоритмів.
• Рекомендовано, тому що: Завдяки математичному аналізу можна глибше зрозуміти суть алгоритмів, заклавши основу для оптимізації та інновацій алгоритмів.

4. Вступ до глибокого навчання (Understanding Deep Learning)

• Посилання: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Особливості: Ця книга, написана експертами в галузі глибокого навчання, систематично знайомить з основними концепціями, моделями та алгоритмами глибокого навчання. Вона охоплює різні поширені моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), рекурентні нейронні мережі (RNN) і Transformer тощо.
• Рекомендовано, тому що: Зміст всебічний, зрозумілий і підходить як вступний підручник з глибокого навчання.

5. Основи машинного навчання (Foundations of Machine Learning)

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

• Особливості: Охоплює базові знання машинного навчання, включаючи навчання з учителем, навчання без учителя, навчання з підкріпленням тощо. Ця книга зосереджується на представленні принципів і застосувань різних алгоритмів машинного навчання.

• Рекомендовано, тому що: Зміст широкий, підходить для створення повної системи знань машинного навчання.6. Алгоритми машинного навчання (Algorithms for ML)

• Посилання: https://algorithmsbook.com

• Особливості: Зосереджено на поясненні алгоритмів машинного навчання, від базової лінійної регресії до просунутих алгоритмів глибокого навчання, з детальними описами та прикладами коду.

• Рекомендації: Акцент на практиці, підходить для вивчення алгоритмів через код.

7. Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)

• Посилання: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Особливості: Класичний підручник з навчання з підкріпленням, систематично представляє основні концепції, алгоритми та застосування навчання з підкріпленням.
• Рекомендації: Авторитетний контент, обов'язкова книга для вивчення навчання з підкріпленням.

II. Безкоштовні курси зі штучного інтелекту Стенфордського університету: від початківця до просунутого

Стенфордський університет відомий у галузі штучного інтелекту, і його безкоштовні онлайн-курси охоплюють усі аспекти глибокого навчання. Ось деякі курси, які варто рекомендувати:

• CS221 - Штучний інтелект (Artificial Intelligence): Оглядовий курс зі штучного інтелекту, який закладає основу для вивчення глибокого навчання.
• CS229 - Машинне навчання (Machine Learning): Класичний курс машинного навчання, що охоплює принципи та застосування різних алгоритмів машинного навчання.
• CS230 - Глибоке навчання (Deep Learning): Вступний курс з глибокого навчання, що знайомить з основними концепціями, моделями та алгоритмами глибокого навчання.
• CS234 - Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning): Курс з навчання з підкріпленням, що охоплює основні концепції, алгоритми та застосування навчання з підкріпленням.
• CS231N - Згорткові нейронні мережі та візуальне розпізнавання (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Зосереджено на згорткових нейронних мережах та їх застосуванні в галузі комп'ютерного зору.
• CS336 - Великі мовні моделі з нуля (LLM from Scratch): Знайомить з процесом побудови та навчання великих мовних моделей.

Рекомендації щодо навчання:

1. Виберіть відповідний курс: Виберіть відповідний курс, виходячи з вашої бази знань та інтересів.
2. Старанно виконуйте завдання: Завдання курсу є важливим етапом для закріплення знань, обов'язково виконуйте їх старанно.
3. Беріть активну участь в обговореннях: Беріть активну участь в обговореннях курсу, обмінюйтеся досвідом та ідеями з іншими учнями.

III. Практичні інструменти та поради: підвищення ефективності навчання

Окрім теоретичного навчання та навчання на курсах, деякі практичні інструменти та поради також можуть допомогти вам ефективніше вивчати глибоке навчання.

1. Використовуйте Google Colab або Kaggle Kernel:

• Google Colab і Kaggle Kernel надають безкоштовні ресурси GPU, що полегшує запуск коду глибокого навчання.
• Вони також підтримують онлайн-редагування та співпрацю, що полегшує спільне навчання з іншими.

Приклад коду (використання TensorFlow для навчання простої CNN в Google Colab):

import tensorflow as tf

# Визначення моделі
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')
])
```# Компіляція моделі
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Завантаження набору даних 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

# Тренування моделі
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

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

2. Використання інструментів візуалізації:

• Інструменти візуалізації, такі як TensorBoard та Visdom, можуть допомогти вам краще зрозуміти структуру моделі та процес навчання.
• Візуалізуючи функцію втрат, значення активації тощо, ви можете більш інтуїтивно зрозуміти поведінку моделі.

3. Участь у проєктах з відкритим кодом:

• Участь у проєктах з відкритим кодом є ефективним способом покращити свої навички глибокого навчання.
• Читаючи та змінюючи код з відкритим кодом, ви можете навчитися чудовій практиці програмування та ідеям дизайну.

4. Постійне навчання та практика:

• Глибоке навчання - це швидкозростаюча галузь, яка вимагає постійного вивчення нових знань і технологій.
• Застосовуючи отримані знання для вирішення практичних проблем за допомогою реальних проєктів, ви можете по-справжньому опанувати глибоке навчання.

5. Вивчення архітектури Transformer в NLP:

• Поглиблено вивчіть посібник Jay Alammar’s guide (конкретний вміст потрібно шукати у відповідній статті).
• Зрозумійте концепції FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) та Residuals (залишкові з'єднання).
• Спробуйте реалізувати повний блок Transformer Encoder-Decoder з нуля.

6. Вивчення застосування в торгівлі акціями (лише для довідки, ризик на ваш власний розсуд):

• Дізнайтеся, як використовувати глибоке навчання для вибору акцій.
• Примітка: такі програми пов'язані з фінансовими ризиками, і їх слід ретельно оцінювати та використовувати.

7. Слідкуйте за тенденціями галузі:

• Слідкуйте за публікаціями таких організацій, як DeepLearningAI, щоб бути в курсі останніх розробок у галузі глибокого навчання.

IV. Подолання викликів у навчанні

Вивчення глибокого навчання може зіткнутися з деякими проблемами, такими як:

• Складні концепції: Глибоке навчання включає багато складних математичних та алгоритмічних концепцій.
• Брак ресурсів: Брак обчислювальних ресурсів та ресурсів даних.
• Брак керівництва: Брак професійного керівництва та підтримки.

Щоб подолати ці виклики, можна вжити наступних заходів:

• Розбиття цілей навчання: Розбийте складні цілі навчання на невеликі, керовані цілі.
• Пошук безкоштовних ресурсів: Скористайтеся безкоштовними книгами, курсами та інструментами, рекомендованими в цій статті.
• Приєднання до навчальної спільноти: Приєднайтеся до навчальної спільноти глибокого навчання, щоб обмінюватися досвідом та шукати допомогу з іншими учнями.

Як сказала DeepLearningAI в 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.» Пам’ятайте, що кожен експерт з AI колись був новачком і відчував себе розгубленим. Поки ви наполегливо навчаєтесь і практикуєтесь, ви обов’язково зможете подолати труднощі та стати кваліфікованим інженером з глибокого навчання.Загалом, ця стаття надає велику кількість безкоштовних ресурсів для самостійного вивчення глибокого навчання, включаючи книги, курси та практичні інструменти. Сподіваємося, що ці ресурси допоможуть вам краще почати та поглибити вивчення глибокого навчання та досягти успіху в галузі штучного інтелекту. Пам’ятайте, що навчання – це безперервний процес, який вимагає постійних зусиль і практики. Бажаємо вам успіхів у навчанні!