Deep Learning: 15 лучших книг по глубинному обучению и нейронным сетям

Deep Reinforcement Learning Hands-On, 2018 год

Материал охватывает все аспекты машинного обучения. Авторы приводят многочисленные теоретические основы, опираются на математические вычисления и рассуждают, разбирая различные идеи в данном сегменте. Одновременно в книге раскрывается весь путь, который прошло машинное обучение. Информация подаётся интересно и увлекает с первой главы. Примеров довольно много, и они не менее интересны, чем теоретическая часть.

История развития нейросетей – это путь от простейших моделей, вдохновлённых биологическими нейронами, до сложных глубоких нейронных сетей, способных решать сложнейшие задачи. Каждый этап этого пути был отмечен важными открытиями и достижениями, которые сделали нейросети одним из самых мощных инструментов в арсенале искусственного интеллекта. Сегодня нейронные сети продолжают развиваться, находя всё новые области применения и способствуя развитию технологий, меняющих наш мир.

LSTM – это улучшенный вариант RNN, разработанный для более эффективного запоминания долгосрочной информации. LSTM нейроны содержат специальные механизмы (ячейки памяти и гейты), которые контролируют поток информации и помогают избегать проблемы исчезающего градиента. Это позволяет LSTM более эффективно обрабатывать длинные последовательности данных, делая их полезными в задачах, требующих длительного контекста, таких как машинный перевод, анализ видеоданных и моделирование сложных временных рядов.

Удобно, что в книге не просто приводятся методы – они подробно разбираются. Автор описывает их, объясняет, демонстрирует на примерах и даже критикует. Он обязательно приводит их сильные и слабые стороны, а также старается показать, каким образом можно провести интерпретацию результатов. Поэтому после изучения материала вы легко подберёте нужный метод к своему проекту и сумеете его изменить при необходимости.

Нейронные сети сегодня – это самая обсуждаема тема и новый подход к программированию. Если раньше специалисты для решения поставленной задачи разбирали её на несколько маленьких и к каждой подбирали подходящее решение, то сегодня так делать не нужно! Нейронки не нуждаются в разделении задач, так как сами находят оптимальные решения. И это стало причиной широкого применения нейронных сетей. Крупные компании находятся в поисках специалистов, которые владеют приёмами машинного обучения. И с каждым разом спрос на них увеличивается.

В 1997 году нейросеть Deep Blue, разработанная IBM, победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Хотя Deep Blue была в основном шахматной машиной, использующей эвристические алгоритмы, её успех показал потенциал нейросетей и машинного обучения в решении сложных задач, требующих интеллекта и стратегического мышления. Этот успех привлёк внимание широкой общественности к возможностям искусственного интеллекта.

Introduction to Deep Learning, 2018 год

Большой плюс книги – разбор огромного числа методов. Вы узнаете о том, что такое линейная регрессия и овладеете олимпиадными способами решения задач. В процессе обучения приводятся не некие усредненные версии алгоритмов, а рабочие платформы, написанные на языке Python. Чаще всего автор обращается к Scikit-Learn и TensorFlow.

Раздел о типах нейронных сетей включает рассмотрение однослойных и многослойных сетей, свёрточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN) и генеративно-состязательных сетей (GAN). Вы узнаете, какие задачи решают разные типы нейросетей и как они работают.

Уникальная книга, которая должна быть в библиотеке каждого современного человека, который хочет думать и готов анализировать происходящее. Написал её известный учёный, который работает в Израиле и США. Базой для книги послужил его научный труд. Автор адаптировал его под массовое восприятие и изложил свои открытия простым и понятным языком.

Книга состоит из трёх частей. В первой части вы познакомитесь с базовыми понятиями, которые пригодятся для дальнейшей деятельности. Во второй авторы дают объяснения по решениям при ограничениях в вычислительных возможностях. Третья полностью посвящена значимости данного метода для разных научных направлений. Авторы особенно подробно останавливаются на психологии и нейронауке.

Нейронные сети находят применение в самых разных областях, существенно улучшая качество и эффективность решений. Их способность анализировать большие объёмы данных и выявлять скрытые закономерности делает их незаменимыми в современном мире технологий. В будущем мы можем ожидать ещё большего расширения сфер применения нейросетей и улучшения их возможностей.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) предназначены для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текст. В отличие от стандартных нейронных сетей, RNN имеют механизмы запоминания предыдущих состояний, что позволяет им учитывать контекст предыдущих входных данных при обработке текущего входа. Это делает RNN особенно полезными в задачах, где порядок данных имеет значение, например, в языковом моделировании, переводе текста, прогнозировании временных рядов и анализе последовательностей.

Эта книга посвящена не алгоритмам машинного обучения, а тому, как заставить работать эти алгоритмы.

Краткое, лёгкое и доступное введение в машинное обучение. Преимущество этой книги перед другими в простых примерах для новичков. В ней вы найдёте популярные алгоритмы и архитектурные решения, интуитивно понятные любому начинающему разработчику. Книга охватывает важные темы: от обучения нейронных сетей, обработки языка, нейронных сетей с обратной связью, до математических предпосылок и истории искусственного интеллекта. Все примеры на языке программирования Python.

Если вы новичок в машинном обучении и пока ничего не знаете по этой теме, то данная книга должна стоять в вашем списке первой. Она рассчитана как раз на читателей, которые никогда не занимались нейронными сетями и имеют весьма скромные навыки программирования.

Книга сумела охватить огромное количество тем. Здесь очень интересно подана история искусственного интеллекта. Автор даёт своё мнение относительно каждого события, но оставляет читателям возможность не согласиться с ним и оценить ситуацию самостоятельно. Также он затрагивает математические предпосылки появления нейронок и приводит простейшие примеры.

Основные алгоритмы обучения нейросетей – важнейшая тема, без которой невозможно понять, как нейросети учатся. Здесь я подробно разбираю такие алгоритмы, как градиентный спуск, обратное распространение ошибки и стохастический градиентный спуск. Эти алгоритмы лежат в основе большинства современных нейросетевых моделей.

Книга представляет собой полноценный учебник по моделям глубокого обучения, для которых выбраны Python и библиотека Keras. При её изучении вы рассмотрите все аспекты технологии. Автор даёт простые и понятные объяснения, а практические примеры закрепляют знания. В процессе обучения у вас будет возможность поэкспериментировать с различными приложениями: в сегменте генеративных моделей, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Вы сможете провести исследование сложных и более простых концепций.

Ричард Саттон и Эндрю Барто дают ясное и простое описание ключевых идей и алгоритмов обучения с подкреплением. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта, нейросетевого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов.