Дълбокото обучение, подгрупа на машинното обучение, е невронна мрежа, която се опитва да имитира човешкия мозък и да активира системи, които предвиждат резултати въз основа на входни данни.
Използваме задълбочено обучение за усъвършенствано шофиране в нашите автомобили, откриване на измами за нашите застрахователни и банкови измами и насочена реклама, която ни помага да генерираме по-високи приходи и да развиваме бизнеса си.
По-рано потребителят трябваше да се адаптира към компютър и изживяването не беше персонализирано или перцептивно. Дълбокото обучение имитира определена аудио и видео информация, за да я направи възприятие за потребителя и захранва различни приложения, които улесняват живота ни.
Съдържание
Какво представляват случаите на използване на задълбочено обучение?
Докато търсачката Google използва дълбоко обучение за създаване на алгоритми за разпознаване, Netflix ги използва за генериране на алгоритми за препоръки за различни потребители.
Дълбокото обучение се използва в различни индустрии за разпознаване на реч, разпознаване на изображения, превод, предсказуемо прогнозиране и анализ. Нека да разгледаме 10-те най-добри индустрии, които са се възползвали от Deep Learning:
- Гласови асистенти
- Преводачи
- Предотвратяване на измами
- Автоматизирано шофиране
- Оценка на застрахователни щети
- Прогноза за рискове за здравето
- Медицинско откриване и анализ
- Маркетинг и промоция
- PR и управление на репутация
- Персонализирана реклама
Кариери и работни профили в Deep Learning
Ако сте ентусиаст на дълбокото обучение, който търси кариера в областта на дълбокото обучение, можете да помислите за следното:
- Инженер по данни
- Учен по данни
- Анализатор на данни
- Анализатор изследвания
- Разработчик на софтуер
- НЛП инженер
- Инструктор
- Невроинформатика
- Биоинформатик
- Анализатор на бизнес разузнаване
- Дизайнер на програма за задълбочено обучение
- Инженер по компютърно зрение
- Мениджър за дълбоко обучение/Ръководител на екип
След като вече знаете, че дълбокото обучение е задължително умение в различните индустрии, разгледайте курсовете, които могат да ви помогнат да повишите нивото си и да бъдете един от най-добрите в дълбокото обучение днес
Deep Learning AZ™ на Udemy
Deep Learning AZ е известен със своята силна структура, мощни проекти, практически уроци по кодиране и поддръжка по време на курса. Това го прави един от най-високо оценените курсове и се ползва с доверието на бизнеса по целия свят,
С 22 часа видео, 34 статии, 169 лекции и 5 ресурса за изтегляне, този курс даде възможност на 348 565 студенти. За да отговаряте на условията, трябва да владеете математика на гимназиално ниво и да имате основни познания по Python.
С този курс получавате възможност да работите върху набори от данни от реалния живот, като използвате изкуствени невронни мрежи за решаване на проблеми, конволюционни невронни мрежи за разпознаване на изображения и повтарящи се невронни мрежи за прогнозиране на акции. Това не е всичко!
Ще научите също как да използвате самоорганизиращи се карти, машини на Болцман и подредени автоенкодери (чисто новата техника в Deep Learning). Този курс също така ще ви подготви да работите с важни инструменти като Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras и Scikit-learn.
Дълбоко разбиране на DL
Друг курс за дълбоко обучение с най-висок рейтинг ви учи как да овладеете дълбокото обучение с помощта на инструмента Pytorch и експериментален научен подход.
С 57,5 часа видео уроци, 3 статии и 1 ресурс за изтегляне, този курс идва със сертификат за завършен курс.
Ще имате нужда от интерес към задълбочено обучение и акаунт в Google, за да започнете да учите за този курс. Ще получите достъп до сесия с въпроси и отговори на живо, много упражнения и предизвикателства с код и 8+ часа уроци по Python.
Получете интуитивно обучение за изкуствени невронни мрежи с помощта на графики, интервали и числа. Визуализирайте обучението си и вземете представа за задълбочени, всеобхватни проекти. Този курс е идеален за ентусиасти в машинното обучение, амбициозни учени в областта на данните и учени в областта на данните, желаещи да разширят своята библиотека от умения.
Наука за данни: Дълбоко обучение
Този курс ще ви научи как да изградите първата си изкуствена невронна мрежа, като използвате чист код на Python и TensorFlow. С 89 лекции и 12 часа видео уроци ще получите пълен доживотен достъп и сертификат за завършване.
За да започнете този курс, трябва да знаете производни на смятане, матрична аритметика, вероятност и достъп до Python и Nymphy.
Освен това се препоръчва да сте запознати със съдържанието на курса за логистична регресия на Lazy Programmer Inc. Той обхваща теми, свързани с кръстосана ентропийна цена, градиентно спускане, неврони, XOR, поничка.
Чрез този курс ще научите как да кодирате невронна мрежа с помощта на TensorFlow на Google. Ще научите също как наистина работи дълбокото обучение и важни термини като „активиране“, „обратно разпространение“ и „подаване напред“.
Въведение в дълбокото обучение
Ако търсите курс, който ви учи да изграждате и обучавате невронни мрежи за структурирани данни с помощта на Keras и TensorFlow, Intro to Deep Learning е този. Всичко, от което се нуждаете, е 4 часа, за да завършите този курс!
Този курс е безплатен и е разделен на шест раздела, всеки с упражнение и урок. Инструкторът е Райън Холбрук и ви помага да се подготвите за компютърно зрение.
Ако вече сте запознати с курса „Въведение в машинното обучение“, това е страхотен курс за надграждане. Така че, ако се чудите какво точно ще ви научи този курс, прочетете нататък.
Ще започнете с градивни елементи на задълбочено обучение и ще обучите първата си невронна мрежа чрез Keras и TensorFlow. В допълнение, научете се да преоборудвате и да подобрите представянето си и да добавите специални слоеве за стабилизиране на тренировката.
Освен това научете двоична класификация, за да приложите задълбочено обучение към общи задачи. Чрез този курс ще получите и достъп до бонус уроци, за да приложите новонаучените си умения.
Урок за задълбочено обучение за начинаещи
С 18 урока и 2 часа обучение, Урокът за задълбочено обучение на Simplilearn за начинаещи е курс на средно ниво.
Уменията за обработка на изображения и видео са обхванати в този курс. За да навлезем в повече подробности, този курс ще ви научи какво е задълбочено обучение, какви са многобройните му приложения, какво е невронна мрежа и различни рамки и алгоритми за задълбочено обучение и как да се справите с Python.
Има още! Ще научите за TensorFlow, конволюционните невронни мрежи, повтарящите се невронни мрежи (RNN), GAN и всичко за Keras.
Освен това ще получите изключителна представа за въпросите за интервю за задълбочено обучение.
Дълбоко обучение, илюстрована поредица
Дълбокото обучение от И. Гудфелоу, Йошуа Бениго и Арън Курвил е част от поредицата от 13 книги: Поредица за адаптивни изчисления и машинно обучение.
Ако се чудите защо трябва да опитате тази книга, Илон Мъск, съпредседател на OpenAI и главен изпълнителен директор на Tesla и SpaceX, прегледа тази книга като единствената изчерпателна книга за дълбокото обучение. Идеална за учащи и ентусиасти на машинното обучение, тази книга обсъжда широк кръг от теми.
В допълнение към концептуалните среди, научете техники за задълбочено обучение, като дълбоки мрежи с предварителна връзка, регулиране, моделиране на последователност и практическа методология.
Ще получите практически перспективи за приложения като обработка на естествен език, разпознаване на реч, биоинформатика и видео игри.
Да предположим обаче, че търсите информация по теоретични теми като методи на Монте Карло, разделителна функция, приблизителни изводи и дълбоки генеративни модели. В такъв случай тази книга ще ви зашемети с обширните си и обширни описания.
Задълбочено обучение с Python
Deep Learning With Python на Франсоа Шоле е възможност за овладяване на умения за задълбочено обучение от създателя на Keras.
Това четиво от 504 страници е идеално за средно напреднали читатели с основно разбиране на Python. Тази книга ще ви научи как да извършвате класификация на изображения и сегментиране на изображения, прогнозиране на времеви серии, класификация на текст и машинно обучение, генериране на текст, трансфер на невронни стилове и генериране на изображения.
Когато получите тази книга, ще получите и достъп до безплатна електронна книга в различни формати. Потопете се дълбоко в това как Keras работи в ситуации от реалния живот и получете прозрения, които са подходящи както за начинаещи, така и за посредници и експерти!
Дълбоко обучение: Визуален подход
Написано от Андрю Гласнер, Deep Learning: A Visual Approach е илюстровано издание, което ви учи как да решавате проблеми с дълбокото обучение без сложна математика. Има достатъчно концептуални и визуални обяснения, за да ви насочи към сърцето на дълбокото обучение.
Без необходимост от уравнения или програмиране, ще можете да разберете как да използвате текстови генератори, за да създавате статии и истории.
Не само това, ноу-хау системите за класификация на изображения работят за идентифициране на обекти или субекти, как да използват техники за машинно обучение в тандем с AI и много повече.
Пригответе се за изграждане на интелигентни системи, които ни помагат да си представим бъдещето на AI и да предприемем правилните стъпки напред.
Пълен курс за дълбоко обучение на Edureka
Ако търсите визуален ресурс, който ще ви помогне да се потопите дълбоко във вътрешната работа на AI, дълбокото обучение и Tensorflow, помислете за курса за дълбоко обучение на Edureka.
За не повече от 6 часа ще можете да разберете как да прилагате техники за дълбоко обучение в тясна координация с AI и машинно обучение.
Не само това, но и от приложения в реалния живот (разпознаване на реч, разпознаване на изображения, автоматичен превод) до трите вида машинно обучение (подсилено, контролирано, неконтролирано), вие ще знаете всичко.
Ще преминете към сложни техники като алгоритъм за обучение на персептрон – единичен и многократен, и техните случаи на използване, заедно с основите и примерите за код на TensorFlow. Плюс това, овладейте топ 8 рамки за дълбоко обучение, изкуствени невронни мрежи и работа с RBM.
Освен това научих как да създавам модели и чатботове с помощта на TensorFlow, да работим върху откриването на обекти и да разберем рамката зад обработката на естествен език (NLP). Това не е всичко!
Този 6-часов курс също ще ви помогне да подготвите въпроси за интервю, свързани със задълбочено обучение, за бъдеща работа или проект. И така, всичко най-добро!
Овладейте задълбочено обучение за часове
Овладяването на задълбочено обучение може да бъде предизвикателство, но го улеснете с курсовете, уроците в YouTube и книгите, споменати по-горе. Курсовете могат да ви помогнат да се запознаете с индустрията, като предоставят сертификат за завършен курс, който може да служи като свидетелство за вашите знания;
Въпреки това, когато търсите уникални решения или искате да се потопите дълбоко в конкретни теми, прочетете книгите и се възползвайте максимално от уроците в YouTube. С правилните курсове и ресурси научаването как да накарате дълбокото обучение да работи за вас в най-добрия случай няма да отнеме повече от няколко часа!
Можете също така да разгледате най-търсените умения, необходими за професионалистите в областта на изкуствения интелект.