Ecco il percorso di apprendimento per padroneggiare il deep learning in 2020!
introduzione
Il apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute..., un argomento di rilievo nel campo dell'intelligenza artificiale, è stato al centro dell'attenzione per abbastanza tempo. È particolarmente noto per i suoi progressi in settori come la visione artificiale e il gioco (Alpha GO), superando le capacità umane. Dall'ultimo sondaggio, c'è stato un aumento drastico delle tendenze. (clicca qui per vedere il sondaggio)
Questo è ciò che ci mostrano le tendenze di Google:
Se sei interessato all'argomento, qui trovi un'eccellente introduzione non tecnica. Se sei interessato a conoscere le tendenze recenti, qui trovi una grande raccolta.
Aquí nuestro objetivo es proporcionar una ruta de aprendizaje para todos aquellos que son nuevos en el aprendizaje profundo y además para aquellos que desean explorarlo más a fondo. Quindi, ¿estás listo para emprender el viaje de conquistar el aprendizaje profundo? ¡Vamos!
passo 0: requerimientos previos
Se recomienda que antes de saltar al aprendizaje profundo, conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático. La ruta de aprendizaje sobre el aprendizaje automático es un recurso completo para comenzar en el campo.
Si desea una versión más corta, Eccolo:
Cronología : Sugerido: 2-6 mesi
passo 1: configure su máquina
Antes de continuar con el siguiente paso, asegúrese de tener el hardware compatible. Generalmente, se recomienda que tenga al menos
- Una GPU suficientemente buena (4+ GB), preferiblemente Nvidia
- Una CPU en buen estado (come esempio, Intel Core i3 va bene, è possibile che Intel Pentium non lo sia)
- 4 GB di RAM o secondo il set di dati.
Se non sei ancora sicuro, controlla questa guida all'hardware.
PD: Se sei un giocatore accanito (non solo schiacciacaramelle evidentemente!), È possibile che tu abbia già l'hardware necessario.
Se non hai le specifiche richieste, puoi acquistarlo o noleggiare un Servizio web di Amazon esempio. Ecco una buona guida per utilizzare AWS per il deep learning.
Nota: Non installare alcuna libreria di deep learning in questa fase, fallo nel passaggio 3.
passo 2: un'immersione superficiale
Ora che hai una conoscenza sufficientemente buona dei requisiti preliminari, devi approfondire la comprensione del Deep Learning.
Secondo la tua preferenza, puoi seguire:
Insieme ai requisiti preliminari, deve conoscere le popolari librerie di deep learning e i linguaggi per eseguirle. Ecco una lista (non completa) (consulta la pagina wiki per ulteriori informazioni lista completa):
Alcune altre librerie notevoli includono Moca, neon, H2O, MXNet, Duro, Lasagna, Non imparare. Ecco una lista di Librerie di deep learning per lingua.
Controllare Conferenza 12 del corso CS231n di Stanford per ottenere una breve descrizione di alcune delle librerie popolari.
Cronología : 1-3 settimane suggerite
passo 3: Scegli la tua avventura!
Ora viene la parte interessante! Il Deep Learning è stato applicato in vari campi con risultati all'avanguardia. Per esplorare questo lato della luna, tu, il lettore, può selezionare quale strada prendere. Questa dovrebbe essere un'esperienza pratica, in modo da ottenere una base adeguata su ciò che ha capito fino a questo momento.
Nota: Ogni percorso contiene un blog di base, un progetto pratico, la libreria di deep learning necessaria per il progetto e un corso di supporto. Per prima cosa riveda il manuale, poi installi le librerie richieste e continui con il progetto. Se incontra qualche difficoltà lungo il cammino, utilizzi il corso associato per supportarlo.
- Deep learning per la visione artificiale
- Deep learning per l'elaborazione del linguaggio naturale
- Deep learning per la voce / Audio
- Deep learning per l'apprendimento per rinforzo
Cronología : 1-2 mesi suggeriti
passo 4: approfondimento nel deep learning
Ora sei (quasi) pronto per fare colpo nella Hall of Fame del Deep Learning! Il percorso davanti è lungo e profondo (juego de palabras) y en su mayoría inexplorado. Ahora depende de usted hacer uso de esta habilidad recién adquirida de la manera más eficiente factible. Aquí hay algunos consejos que debe seguir para perfeccionar su habilidad.
Cronología : Sugerido – ¡Infinito!
Recursos dignos de mención
Note finali
Espero que esta ruta de aprendizaje te haya sido útil. He tratado de hacerlo lo más completo factible. Ahora es el momento de que practiques y leas todo lo que puedas. Para obtener experiencia en el trabajo en redes neuronales, pruebe nuestro problema de práctica de aprendizaje profundo: Identificare le cifre.
Una vez que haya comprendido el aprendizaje profundo y sus conceptos asociados, realice el Prueba de habilidad de aprendizaje profundo. Es esencial familiarizarse con la forma en que el aprendizaje profundo está ganando acreditación.
Buona fortuna! ¿Te ha gustado leer este post? ¿Sigue un enfoque / pacchetto / biblioteca distinto para comenzar con Deep Learning? Me encantaría interactuar contigo en los comentarios.
