Wie lerne ich neuronale Netze?

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Ich bin ein Studienanfänger (ich erwähne das, damit Sie mir meine Unbekanntheit verzeihen können), der derzeit über neuronale Netze recherchiert. Ich habe ein neuronales Netzwerk mit drei Knoten (das funktioniert) gemäß den Anweisungen meines Professors codiert. Ich möchte jedoch eine Karriere in KI und Data Science anstreben und möchte mir mehr über diese Themen im Detail beibringen. Gibt es Bücher oder Ressourcen, die mir mehr über neuronale Netzwerkstrukturen, tiefes Lernen usw. beibringen? Gibt es Empfehlungen?

Hinweis: Ich beherrsche Java, Python, Bash, JavaScript und Matlab und kenne mich mit C ++ aus.

machine-learning  neural-network 
— Furkan Toprak
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Antworten:

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Ich habe einen Master in Informatik und meine Diplomarbeit beschäftigte sich mit der Vorhersage von Zeitreihen mithilfe neuronaler Netze.

Das Buch Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit und Tensorflow war aus praktischer Sicht äußerst hilfreich. Es legt die Dinge wirklich sehr klar und ohne viel Theorie und Mathematik. Ich kann es nur empfehlen.

Andererseits ist das Buch von Ian Goodfellow auch ein Muss (eine Art Bibel von DL). Dort finden Sie die theoretischen Erklärungen, außerdem werden Sie viel besser über das tiefe Lernen und den bescheidenen Beginn des Feldes bis jetzt informiert sein.

Eine andere, wie andere vorgeschlagen haben, ist natürlich Deep Learning mit Python von Chollet. Ich habe mir dieses Buch gegönnt. Tatsächlich ist es sehr gut geschrieben und vermittelt Ihnen Tricks und Konzepte, die Sie von Online-Tutorials und -Kursen kaum verstehen.

Ich sehe außerdem, dass Sie mit Matlab vertraut sind. Vielleicht haben Sie einige Statistik- / Wahrscheinlichkeitsklassen belegt, ansonsten werden Sie alle ein wenig überfordert sein.

— Kejsi Struga
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Ich habe viele Ratschläge aus diesem Thread übernommen, und das praktische Lernen mit Scikit und Tensorflow war das hilfreichste Buch unter diesen Vorschlägen. Ich habe die akzeptierte Antwort auf Ihre Antwort verschoben. Vielen Dank.
— Furkan Toprak
Froh, hilfreich zu sein :) @FurkanToprak
— Kejsi Struga
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Wenn Sie einen guten und soliden Einstieg in das Tiefenlernen wünschen, würde ich mit dem entsprechend benannten Buch "Deep Learning" von Ian Goodfellow et al. Beginnen. Danach haben Sie eine gute Basis, die Sie durch die vielen verschiedenen online verfügbaren Tutorials, Artikel und Kurse nutzen können.

Ich würde jedoch auch hinzufügen, dass Sie vorher einen Grundkurs "Maschinelles Lernen" belegen sollten (sollte an Ihrer Universität verfügbar sein). Heutzutage wenden sich viele Menschen direkt dem Tiefenlernen und der Implementierung neuronaler Netze zu, da dies relativ einfach ist, ihnen jedoch das Verständnis fehlt, es zu verbessern oder es in vollem Umfang zu nutzen.

— Mark.F
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Dem stimme ich voll und ganz zu. Viele MLs und NNs haben "Wissensabhängigkeiten", in denen es am einfachsten ist, nicht in das harte Zeug zu springen, ohne einen ausreichenden Hintergrund in einigen der zugrunde liegenden Techniken / Konzepte aufzubauen. Bauen Sie über Kalkül und lineare Algebra hinaus eine Grundlage für einige der grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens (insbesondere mathematisch)
— Ethan
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Wie andere vermuten lassen sich sehr gute Ressourcen. Wenn Sie vertiefte Kenntnisse wünschen, würde ich Ihnen einen Kurs von Andrew Ng über Coursera vorschlagen. Es behandelt eingehende Kenntnisse der Grundlagen von ML und wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie mit AI, ML oder Deep Learning beginnen, können Sie dem Blog-Link in meinem Profil folgen. Ich habe kürzlich veröffentlicht, wie man mit diesen Technologien umgeht .

PS: Ich mache hier keine Werbung für meinen Blog. Ich helfe nur. Wenn du folgen willst, kannst du auch mit Andrew Ng mitmachen

— Gaurav
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Ng ist eine Art Klassiker, und sein neu überarbeitetes Fachgebiet ist auf dem neuesten Stand. Außerdem enthält es Interviews mit vielen großen Namen des Fachs (Hinton, Le Cunn, Goodfellow usw.). . Der Besuch dieses Kurses bietet Ihnen eine gute Grundlage und ist etwas, das Sie wahrscheinlich mit anderen Praktizierenden Ihrer Generation gemeinsam haben werden. Ich würde es allein aus diesem letzten Grund tun - beachten Sie, dass es nicht sehr schwer ist - der Coursera-Kurs von Hinton ist weitaus schwieriger, aber etwas veraltet.
— Mike Wise
@MikeWise Ja ich sage nicht natürlich ist schwer. Ich sage, neuronales Netzwerk ist schwer, besonders wenn Sie Anfänger sind und aus Web-Hintergrund
— Gaurav
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Ich empfehle Ihnen dringend, dieses großartige Buch zu lesen: Maschinelles Lernen mit Scikit und Tensorflow zum Anfassen. Neuronale Netze werden in den Kapiteln 9 und 10 kurz vorgestellt. Sie können viele Beispiele üben. Um das Skript mit den Beispielen effektiv zu verstehen, sollten Sie über Hintergrundinformationen zur Python-Programmierung verfügen. Einen schönen Tag noch!

— Nga Dao
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Deep Learning mit Python von François Chollet ist eine großartige Einführung in das Deep Learning durch den Autor von Keras.

— Ethan
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Um die obigen Referenzen zu ergänzen (das Deeplearning-Buch von Goodfellow et al. Ist ein Muss, wenn Sie sich eingehend mit dem Thema befassen möchten), ist ein hervorragendes praktisches Buch ein Einstieg in Deep Learning , das einen hochmodernen Ansatz bietet (Computer Vision) , NLP) mit der gluon API (mxnet framework, siehe auch straight dope ). Ich empfehle auch die Ressourcen in der Pytorch-Software ( Tutorials ).

— Foivos
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