A mély tanulás, a gépi tanulás egy részhalmaza, egy neurális hálózat, amely megpróbálja utánozni az emberi agyat, és lehetővé teszi a rendszereket, amelyek előrejelzik az eredményeket a bemeneti adatok alapján.
Mély tanulást használunk az autóink haladó vezetéséhez, a csalások felderítéséhez a biztosítási és banki csalásokhoz, valamint a célzott reklámozáshoz, amely segít nagyobb bevételt generálni és vállalkozást növelni.
Korábban a felhasználónak alkalmazkodnia kellett a számítógéphez, és az élmény nem volt személyre szabott vagy érzékelhető. A mélytanulás bizonyos audio- és videoinformációkat utánoz, hogy érzékelhető élményt nyújtson a felhasználó számára, és különféle alkalmazásokat hajtson végre, amelyek megkönnyítik az életünket.
Tartalomjegyzék
Mik azok a mélytanulási használati esetek?
Míg a Google keresőmotor mély tanulást használ felismerési algoritmusok létrehozásához, a Netflix ezeket használja ajánlási algoritmusok létrehozására a különböző felhasználók számára.
A mélytanulást az iparágakban használják a beszédfelismerés, a képfelismerés, a fordítás, a prediktív előrejelzés és az Analytics területén. Vessünk egy pillantást a 10 legjobb iparágra, amelyek részesültek a Deep Learning előnyeiből:
- Hang asszisztensek
- Fordítók
- Csalásmegelőzés
- Automatizált vezetés
- Biztosítási kárbecslés
- Az egészségügyi kockázatok előrejelzése
- Orvosi kimutatás és elemzés
- Marketing és promóció
- PR és hírnévmenedzsment
- Személyre szabott reklámozás
Karrier- és állásprofilok a Deep Learningben
Ha Ön a mély tanulás rajongója, aki a mélytanulási karriert keresi, a következőket mérlegelheti:
- Adatmérnök
- Adattudós
- Adatelemző
- Kutatási elemző
- Szoftverfejlesztő
- NLP mérnök
- Oktató
- Neuroinformatika
- Bioinformatikus
- Üzleti intelligencia elemző
- Mélytanulási programtervező
- Számítógépes látásmérnök
- Mélytanulási menedzser/csapatvezető
Most, hogy tudja, hogy a mélytanulás elengedhetetlen készség az iparágakban, tekintse meg azokat a kurzusokat, amelyek segítségével szintet léphet, és ma a mélytanulás egyik legjobbja lehet.
Udemy Deep Learning AZ™
A Deep Learning AZ erős struktúrájáról, hatékony projektjeiről, gyakorlati kódolási oktatóanyagairól és a tanfolyamon belüli támogatásáról ismert. Emiatt az egyik legjobban értékelt kurzus, és világszerte megbíznak a vállalkozások,
A 22 órányi videóval, 34 cikkel, 169 előadással és 5 letölthető forrással ez a kurzus 348 565 hallgató számára biztosított. A jogosultsághoz folyékonyan beszélnie kell a középiskolai szintű matematikát, és alapszintű Python-ismerettel kell rendelkeznie.
Ezzel a kurzussal lehetőséget kap arra, hogy valós adatkészleteken dolgozzon, mesterséges neurális hálózatokat használva a problémák megoldására, konvolúciós neurális hálózatokat a képfelismeréshez, és visszatérő neurális hálózatokat az állományok előrejelzésére. Ez nem minden!
Azt is megtanulja, hogyan kell használni az önszerveződő térképeket, a Boltzmann-gépeket és a halmozott automatikus kódolókat (a Deep Learning vadonatúj technikája). Ezen a tanfolyamon olyan fontos eszközökkel is dolgozhat, mint a Tensorflow, a Pytorch, a Theano, a Keras és a Scikit-learn.
A DL mély megértése
Egy másik legmagasabb értékelésű mélytanulási kurzus megtanítja Önnek, hogyan sajátítsa el a mély tanulást a Pytorch eszköz és egy kísérleti tudományos megközelítés segítségével.
Az 57,5 órányi oktatóvideóval, 3 cikkel és 1 letölthető forrással ez a kurzus teljesítési bizonyítványt tartalmaz.
A tanfolyamon való tanulás megkezdéséhez érdeklődnie kell a mélyreható tanulás iránt, és szüksége lesz egy Google-fiókra. Hozzáférhetsz egy élő kérdezz-felelek munkamenethez, rengeteg gyakorlathoz és kódbeli kihíváshoz, valamint több mint 8 órányi Python oktatóanyaghoz.
Intuitív módon tanulhatja meg a mesterséges neurális hálózatokat grafikák, szóközök és számok segítségével. Képzelje el tanulását, és ismerje meg a mélyreható, átfogó projekteket. Ez a kurzus tökéletes a gépi tanulás szerelmeseinek, a törekvő adattudósoknak és olyan adattudósoknak, akik hajlandóak bővíteni tudástárukat.
Data Science: Deep Learning
Ez a tanfolyam megtanítja Önnek, hogyan kell felépíteni az első mesterséges neurális hálózatát tiszta Python és TensorFlow kóddal. 89 előadással és 12 órányi videós oktatóanyaggal teljes élethosszig tartó hozzáférést kap, valamint egy bizonyítványt a teljesítésről.
A kurzus elindításához ismernie kell a számítási deriváltokat, a mátrix aritmetikát, a valószínűségszámítást, valamint a Python és a Nymphy hozzáférését.
Javasoljuk továbbá, hogy ismerje a Lazy Programmer Inc logisztikus regressziós tanfolyamának tartalmát. A keresztentrópia költségével, a gradiens süllyedéssel, a neuronokkal, az XOR-rel, a fánkkal kapcsolatos témákat fedi le.
Ezen a tanfolyamon megtudhatja, hogyan kódoljon neurális hálózatot a Google TensorFlow segítségével. Azt is megtudhatja, hogyan működik valójában a mélytanulás, és olyan fontos kifejezéseket is megtudhat, mint az „aktiválás”, a „visszaterjesztés” és a „feedforward”.
Bevezetés a mély tanulásba
Ha olyan tanfolyamot keres, amely megtanítja a Keras és TensorFlow segítségével strukturált adatokhoz neurális hálózatok felépítését és betanítását, az Intro to Deep Learning a megfelelő. A tanfolyam elvégzéséhez mindössze 4 órára van szüksége!
Ez a tanfolyam ingyenes, és hat részre oszlik, mindegyik gyakorlattal és oktatóanyaggal. Az oktató Ryan Holbrook, és segít felkészülni a számítógépes látásra.
Ha már ismeri a „Bevezetés a gépi tanulásba” kurzust, ez remek kurzus, amelyre építeni lehet. Tehát, ha kíváncsi arra, hogy pontosan mit fog tanítani ez a tanfolyam, olvassa el.
Kezdje a mély tanulás építőköveivel, és a Keras és TensorFlow segítségével betanítja első neurális hálózatát. Ezenkívül tanulja meg a túl- és alulfittelést, hogy javítsa teljesítményét, és adjon hozzá speciális rétegeket az edzés stabilizálásához.
Tanuljon meg bináris osztályozást is, hogy a mély tanulást általános feladatokra alkalmazhassa. Ezen a kurzuson keresztül bónuszleckékhez is hozzájuthat újonnan tanult készségeinek alkalmazásához.
Mélytanulási oktatóanyag kezdőknek
18 leckével és 2 órányi tanulással a Simplilearn’s Deep Learning Tutorial kezdőknek egy középszintű tanfolyam.
A kurzus kép- és videófeldolgozási ismereteivel foglalkozik. A részletesebb ismertetés érdekében ez a kurzus megtanítja Önnek, hogy mi a mély tanulás, mi a sok alkalmazása, mi az a neurális hálózat, a különböző mélytanulási keretrendszerek és algoritmusok, valamint hogyan kezelheti a Pythont.
Van még! Megtudhatja a TensorFlow-ról, a konvolúciós neurális hálózatokról, az ismétlődő neurális hálózatokról (RNN), a GAN-okról és a Kerasról.
Ráadásul exkluzív betekintést nyerhet a mélytanulási interjúkérdésekbe.
Mély tanulás, Illusztrált sorozat
I. Goodfellow, Yoshua Benigo és Aaron Courville Deep Learning című könyve a 13 könyvből álló sorozat része: Az Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Ha azon töpreng, miért érdemes kipróbálni ezt a könyvet, Elon Musk, az OpenAI társelnöke, valamint a Tesla és a SpaceX vezérigazgatója úgy értékelte ezt a könyvet, mint az egyetlen átfogó könyvet a mély tanulásról. Ez a könyv a gépi tanulás tanulóinak és rajongóinak tökéletes, témakörök széles skáláját tárgyalja.
A fogalmi hátterek mellett tanuljon meg olyan mély tanulási technikákat, mint a mély előrecsatolt hálózatok, a legalizálás, a sorozatmodellezés és a gyakorlati módszertan.
Gyakorlati szempontokat kaphat az olyan alkalmazásokról, mint a természetes nyelvi feldolgozás, a beszédfelismerés, a bioinformatika és a videojátékok.
Tegyük fel azonban, hogy olyan elméleti témákról keres információt, mint a Monte Carlo-módszerek, a partíciófüggvény, a közelítő következtetés és a mélygeneratív modellek. Ebben az esetben ez a könyv elkápráztat majd hatalmas és bővíthető leírásaival.
Mély tanulás Python segítségével
Francois Chollet Deep Learning with Python programja lehetőséget kínál arra, hogy elsajátítsa a Keras alkotójától származó mély tanulási készségeket.
Ez az 504 oldalas olvasmány tökéletes a Python alapszintű megértésével rendelkező középhaladó olvasók számára. Ez a könyv megtanítja Önnek, hogyan végezzen képosztályozást és képszegmentálást, idősoros előrejelzést, szövegosztályozást és gépi tanulást, szöveggenerálást, neurális stílusátvitelt és képgenerálást.
Ha megkapja ezt a könyvet, egy ingyenes e-könyvhöz is hozzáférhet különböző formátumokban. Merüljön el mélyen a Keras valós helyzetekben való működésében, és szerezzen betekintést kezdőknek, közvetítőknek és szakértőknek egyaránt!
Mély tanulás: vizuális megközelítés
Írta: Andrew Glassner, A Deep Learning: A Visual Approach egy illusztrált kiadás, amely megtanítja Önnek, hogyan oldhat meg mély tanulási problémákat bonyolult matematika nélkül. Elegendő fogalmi és vizuális magyarázattal rendelkezik ahhoz, hogy eligazítsa a mély tanulás szívéhez.
Egyenletek vagy programozás nélkül megértheti, hogyan használhat szöveggenerátorokat cikkek és történetek létrehozására.
Nemcsak ez, hanem a know-how képosztályozási rendszerek az objektumok vagy alanyok azonosítására, a gépi tanulási technikák és a mesterséges intelligencia együttes alkalmazására és még sok másra.
Készüljön fel olyan intelligens rendszerek kiépítésére, amelyek segítenek elképzelni a mesterséges intelligencia jövőjét, és megtenni a megfelelő lépéseket.
Edureka mélytanulási teljes kurzusa
Ha olyan vizuális erőforrást keres, amely segít mélyen elmerülni az AI, a mély tanulás és a Tensorflow belső működésében, vegye fontolóra Edureka mélytanulási tanfolyamát.
Legfeljebb 6 óra alatt megértheti, hogyan alkalmazhat mély tanulási technikákat az AI-val és a gépi tanulással szorosan együttműködve.
Nem csak ez, hanem a valós alkalmazásoktól (beszédfelismerés, képfelismerés, automatikus fordítás) a gépi tanulás három típusáig (megerősített, felügyelt, felügyelet nélküli) mindent tudni fog.
Áttér az összetett technikákra, például a perceptron tanulási algoritmusra – egy és több, valamint ezek használati eseteire, valamint a TensorFlow kód alapjaira és példáira. Ezenkívül sajátíthatja el a 8 legjobb mély tanulási keretrendszert, a mesterséges neurális hálózatokat és az RBM-ek működését.
Emellett megtanulta, hogyan lehet modelleket és chatbotokat létrehozni a TensorFlow segítségével, hogyan dolgozhat az objektumészlelésen, és megértette a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) mögötti keretrendszert. Ez nem minden!
Ez a 6 órás tanfolyam abban is segít, hogy mély tanulással kapcsolatos interjúkérdéseket készítsen egy leendő álláshoz vagy projekthez. Szóval minden jót!
Sajátítsa el a mélytanulást órákban
A mélyreható tanulás elsajátítása kihívást jelenthet, de könnyítse meg a fent említett kurzusokkal, YouTube-oktatóanyagokkal és könyvekkel. A kurzusok segíthetnek abban, hogy az iparágban ismertté váljon azáltal, hogy egy bizonyítványt adnak át, amely bizonyítja tudását;
Ha azonban egyedi megoldásokat keresel, vagy konkrét témákban szeretnél elmerülni, olvasd el a könyveket, és használd ki a legtöbbet a YouTube oktatóanyagaiból. A megfelelő kurzusok és források segítségével a mélyreható tanulás megvalósításának megtanulása a legjobb esetben sem tart tovább néhány óránál!
Felfedezheti a mesterséges intelligencia-szakemberek számára szükséges legjobb igény szerinti készségeket is.