Como aprendo redes neurais?

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Sou um estudante de graduação de calouro (mencionando isso para que você possa perdoar meu desconhecimento) que atualmente está fazendo pesquisas usando redes neurais. Eu codifiquei uma rede neural de três nós (que funciona) com base nas orientações do meu professor. No entanto, gostaria de seguir uma carreira em inteligência artificial e ciência de dados e gostaria de me ensinar mais sobre isso adequadamente. Existem livros ou recursos que me ensinarão mais sobre estruturas de redes neurais, aprendizado profundo, etc. Existem recomendações?

Nota: Sou proficiente em Java, Python, Bash, JavaScript, Matlab e conheço um pouco de C ++.

machine-learning neural-network

— Furkan Toprak
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Tenho mestrado em ciência da computação e minha tese foi sobre previsão de séries temporais usando redes neurais.

O livro Aprendizado prático de máquina com Scikit e Tensorflow foi extremamente útil do ponto de vista prático. Ele realmente define as coisas muito claramente, sem muita teoria e matemática. Eu recomendo fortemente.

Por outro lado, o livro de Ian Goodfellow também é obrigatório (como a Bíblia de DL). Lá você encontrará as explicações teóricas e também o deixará muito mais informado sobre aprendizado profundo e o começo humilde do campo até agora.

Outro, como outros sugeriram, é claro, o Deep Learning with Python by Chollet. Eu me permiti ler este livro. De fato, foi muito bem escrito e, novamente, ensina truques e conceitos que você dificilmente entende de tutoriais e cursos online.

Além disso, vejo que você está familiarizado com o Matlab, então talvez você tenha participado de algumas classes de estatísticas / probabilidade, caso contrário, tudo isso o sobrecarregará um pouco.

— Kejsi Struga
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Eu segui muitos conselhos desse tópico, e o Hands on Machine Learning com Scikit e Tensorflow foi o livro mais útil entre essas sugestões. Mudei a resposta aceita para sua resposta. Obrigado.

— Furkan Toprak

Fico feliz em ser útil :) @FurkanToprak

— Kejsi Struga

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Se você deseja um começo bom e sólido para o aprendizado profundo, gostaria de começar com o livro chamado "Deep Learning", de Ian Goodfellow et al. Depois disso, você terá uma boa base que poderá gastar com os diversos tutoriais, artigos e cursos disponíveis online.

No entanto, gostaria de acrescentar que, antes de fazer isso, você deve fazer uma aula básica de "aprendizado de máquina" (deve estar disponível na sua universidade). Hoje em dia, muitas pessoas vão direto ao aprendizado profundo e à implementação de redes neurais porque é relativamente fácil, mas elas não têm o entendimento para melhorá-las ou usá-las em todo o seu potencial.

— Mark.F
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Concordo plenamente com isso. Muitos ML e NN têm "dependências de conhecimento", onde é mais fácil não entrar no assunto difícil sem criar um background suficiente em algumas das técnicas / conceitos subjacentes. Além Cálculo e Álgebra Linear, construir uma base em alguns dos conceitos básicos de aprendizado de máquina (especialmente matematicamente)

— Ethan

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Como outros sugeridos, são recursos muito bons. Se você quer um conhecimento profundo, sugiro o curso de Andrew Ng sobre o curso. Ele abrange um profundo conhecimento dos conceitos básicos de ML e, se você está confuso sobre se começa com AI, ML ou aprendizado profundo, você pode seguir o link do blog no meu perfil. Recentemente, postei como usar essas tecnologias .

PS: Não estou anunciando aqui meu blog. Eu estou apenas ajudando. Se você deseja seguir você pode seguir o contrário, basta ir com Andrew Ng

— Gaurav
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Ng é meio que clássico, e sua nova especialidade re-trabalhada está atualizada e traz entrevistas com muitos dos grandes nomes do assunto (Hinton, Le Cunn, Goodfellow e muitos outros, etc.) . Fazer este curso lhe dará uma boa base e é algo que você provavelmente terá em comum com outros profissionais de sua geração. Eu faria isso apenas por esse último motivo - note que não é muito difícil - o percurso Coursera de Hinton é muito mais difícil, mas um pouco datado agora.

— Mike Wise

@ MikeWise Sim, eu não estou dizendo que o curso é difícil. I Am rede neural dizendo é difícil, especialmente quando você é iniciante e de fundo web

— Gaurav

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Sugiro começar com o Curso de colisão do Google sobre ML, se você quiser revisar o básico. Eu, então, sugerir a seguir das fast.ai ML e DL lições . Para leitura, sugiro Introdução ao aprendizado de máquina por Alex Smola e SVN Vishwanathan. Tenha um bom dia!

— margobra8
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Eu sugiro que você leia este ótimo livro: aprendizado prático de máquina com Scikit e Tensorflow. As redes neurais são apresentadas de forma sucinta nos capítulos 9 e 10. Existem muitos exemplos para você praticar. Para entender efetivamente o script dos exemplos, você deve ter experiência com a programação Python. Tenha um bom dia!

— Nga Dao
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Deep Learning with Python, de François Chollet, é uma excelente introdução de alto nível ao deep learning pelo autor de Keras.

— Ethan
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Para adicionar às referências acima (o deeplearningbook de Goodfellow et al. É obrigatório se você quiser aprofundar o assunto), um excelente livro prático é aprofundado no aprendizado profundo que fornece uma abordagem de última geração (visão por computador , NLP) usando a API gluon (estrutura mxnet, veja também o dope direto ). Eu também recomendo os recursos do software pytorch ( tutoriais ).

— Foivos
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Existem muitos sites bons para auto-aprendizado. A seguir, são apresentados 2 exemplos:

https://machinelearningmastery.com/start-here/#deeplearning

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/introduction-neural-networks-deep-learning/

Isso é especialmente útil para aspectos práticos, talvez menos para o embasamento teórico.

— rnso
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