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TensorFlow के साथ सैद्धांतिक और उन्नत मशीन लर्निंग

नीचे दी गई शिक्षण सामग्री को शुरू करने से पहले, यह सुनिश्चित कर लें:

  1. हमारे पाठ्यक्रम को पूरा करें TensorFlow साथ मशीन सीखने की मूल बातें , या समकक्ष ज्ञान है

  2. सॉफ्टवेयर विकास का अनुभव है, विशेष रूप से पायथन में

यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए एक प्रारंभिक बिंदु है जो यह करना चाहते हैं:

  1. एमएल की उनकी समझ में सुधार करें

  2. TensorFlow के साथ कागजात को समझना और कार्यान्वित करना शुरू करें

आप पहले से ही कैसे एमएल काम करता है या शुरुआत के पाठ्यक्रम में सीखने सामग्री पूरा की पृष्ठभूमि ज्ञान होना चाहिए TensorFlow साथ मशीन सीखने की मूल बातें इस अतिरिक्त सामग्री के साथ आगे बढ़ने से पहले। नीचे दी गई सामग्री का उद्देश्य शिक्षार्थियों को अधिक सैद्धांतिक और उन्नत मशीन लर्निंग सामग्री के लिए मार्गदर्शन करना है। आप देखेंगे कि कई संसाधन TensorFlow का उपयोग करते हैं, हालाँकि, ज्ञान अन्य ML फ्रेमवर्क में स्थानांतरित किया जा सकता है।

एमएल की अपनी समझ को आगे बढ़ाने के लिए, आपके पास पायथन प्रोग्रामिंग अनुभव के साथ-साथ कैलकुलस, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी में एक पृष्ठभूमि होनी चाहिए। आपके एमएल ज्ञान को गहरा करने में आपकी मदद करने के लिए, हमने विश्वविद्यालयों से कई अनुशंसित संसाधनों और पाठ्यक्रमों के साथ-साथ कुछ पाठ्यपुस्तकों को सूचीबद्ध किया है।

चरण 1: गणित अवधारणाओं की अपनी समझ को ताज़ा करें

एमएल एक गणित भारी अनुशासन है। यदि आप एमएल मॉडल को संशोधित करने या नए मॉडल बनाने की योजना बना रहे हैं, तो अंतर्निहित गणित अवधारणाओं से परिचित होना महत्वपूर्ण है। आपको सभी गणित पहले से सीखने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इसके बजाय आप उन अवधारणाओं को देख सकते हैं जिनसे आप अपरिचित हैं क्योंकि आप उनके सामने आते हैं। यह एक हो गया है, जबकि जब से तुम एक गणित पाठ्यक्रम लिया है, देख कोशिश रेखीय बीजगणित का सार और कलन का सार एक पुनश्चर्या के लिए 3blue1brown से प्लेलिस्ट। हमारा सुझाव है कि आप एक विश्वविद्यालय से कक्षा लेने, या इस तरह के रूप एमआईटी से खुली पहुंच व्याख्यान, देख कर जारी रखने के लिए रेखीय बीजगणित या एकल चर कलन

गणित अवधारणा
रेखीय बीजगणित का सार द्वारा 3blue1brown

3blue1brown से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो मैट्रिसेस, निर्धारकों, आइजन-सामान, और बहुत कुछ की ज्यामितीय समझ की व्याख्या करती है।

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गणित अवधारणा
पथरी का सार 3blue1brown . द्वारा

3ब्लू1ब्राउन से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो मौलिक प्रमेयों पर जोर देने के साथ कलन के मूल सिद्धांतों की व्याख्या करती है।

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गणित अवधारणा
एमआईटी पाठ्यक्रम १८.०६: रैखिक बीजगणित

MIT के इस परिचयात्मक पाठ्यक्रम में मैट्रिक्स सिद्धांत और रैखिक बीजगणित शामिल हैं।

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गणित अवधारणा
एमआईटी कोर्स १८.०१: सिंगल वेरिएबल कैलकुलस

एमआईटी से यह प्रारंभिक कैलकुस पाठ्यक्रम अनुप्रयोगों के साथ एक चर के कार्यों के भेदभाव और एकीकरण को शामिल करता है।

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चरण 2: इन पाठ्यक्रमों और पुस्तकों के साथ गहन शिक्षण की अपनी समझ को गहरा करें

कोई एकल पाठ्यक्रम नहीं है जो आपको गहन शिक्षण के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ सिखाएगा। एक तरीका जो मददगार हो सकता है, वह है एक ही समय में कुछ कोर्स करना। यद्यपि सामग्री में ओवरलैप होगा, कई प्रशिक्षकों को विभिन्न तरीकों से अवधारणाओं की व्याख्या करने में मदद मिल सकती है, खासकर जटिल विषयों के लिए। शुरू करने में आपकी सहायता करने के लिए नीचे कई पाठ्यक्रम दिए गए हैं। आप उनमें से प्रत्येक को एक साथ एक्सप्लोर कर सकते हैं, या केवल वही चुन सकते हैं जो आपको सबसे अधिक प्रासंगिक लगे।

याद रखें, जितना अधिक आप सीखते हैं, और अभ्यास के माध्यम से इन अवधारणाओं को सुदृढ़ करते हैं, उतना ही अधिक आप अपने स्वयं के एमएल मॉडल के निर्माण और मूल्यांकन में सक्षम होंगे।

ये कोर्स करें:

CS231n: दृश्य मान्यता के लिए Convolutional तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर दृष्टि कार्यों के लिए एंड-टू-एंड मॉडल सीखने पर ध्यान देने के साथ, व्याख्यान वीडियो और गहरी सीखने आर्किटेक्चर के विवरण पर स्टैनफोर्ड से स्लाइड्स का एक संग्रह है। यह एक बेहतरीन कोर्स है और शुरू करने के लिए एक बेहतरीन जगह है। एमआईटी पाठ्यक्रम 6.S191: परिचय दीप लर्निंग के लिए एक अद्भुत संसाधन दीप लर्निंग पर एक छोटी परिचयात्मक पाठ्यक्रम TensorFlow साथ एमआईटी से और भी है। तुम भी कोशिश कर सकते हैं एमआईटी दीप लर्निंग पाठ्यक्रम और गहरी सीखने, गहरी सुदृढीकरण सीखने, स्वायत्त वाहनों, और कृत्रिम बुद्धि, द्वारा सिखाया पर व्याख्यान का संग्रह लेक्स Fridman । "

अंत में, एंड्रयू एनजी के प्राथमिक Coursera पर दीप लर्निंग विशेषज्ञता पाँच पाठ्यक्रम है जिसमें आप Convolutional नेटवर्क, RNNS, LSTMs आदि सहित गहरी सीखने की नींव, सीखना है। यह विशेषज्ञता आपको अपने काम में गहरी शिक्षा लागू करने और एआई में करियर बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है।

इंटरमीडिएट ऑनलाइन पाठ्यक्रम
CS231n: दृश्य पहचान के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क

यह कोर्स कंप्यूटर विज़न कार्यों, विशेष रूप से छवि वर्गीकरण के लिए एंड-टू-एंड मॉडल सीखने पर ध्यान देने के साथ, गहन शिक्षण आर्किटेक्चर के विवरण में एक गहरा गोता है। पाठ्यक्रम के पिछले पुनरावृत्तियों से व्याख्यान वीडियो, स्लाइड और पिछले पाठ्यक्रम नोट्स का अन्वेषण करें।

नि: शुल्क
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इंटरमीडिएट ऑनलाइन पाठ्यक्रम
MIT कोर्स 6.S191: डीप लर्निंग का परिचय

MIT से इस कोर्स में, आप गहन शिक्षण एल्गोरिदम का मूलभूत ज्ञान प्राप्त करेंगे, और TensorFlow में तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।

नि: शुल्क
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इंटरमीडिएट ऑनलाइन पाठ्यक्रम
एमआईटी डीप लर्निंग

लेक्स फ्रिडमैन द्वारा सिखाए गए डीप लर्निंग, डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, ऑटोनॉमस व्हीकल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर एमआईटी पाठ्यक्रमों और व्याख्यानों का संग्रह।

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इंटरमीडिएट ऑनलाइन पाठ्यक्रम
deeplearning.ai: डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन

पांच पाठ्यक्रमों में, आप डीप लर्निंग की नींव और तंत्रिका नेटवर्क बनाने का तरीका जानेंगे।

और इन पुस्तकों को पढ़ें:

ऊपर सूचीबद्ध पाठ्यक्रमों में आप जो सीखते हैं, उसके पूरक के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि आप नीचे दी गई पुस्तकों को पढ़कर गहराई से गोता लगाएँ। प्रत्येक पुस्तक ऑनलाइन उपलब्ध है, और आपको अभ्यास करने में मदद करने के लिए पूरक सामग्री प्रदान करती है।

आप पढ़ कर शुरू कर सकते हैं एक एमआईटी प्रेस पुस्तक: दीप लर्निंग इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो, और हारून Courville से। डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक एक उन्नत संसाधन है जिसका उद्देश्य छात्रों को उनकी समझ को गहरा करने में मदद करना है। किताब के साथ है एक वेबसाइट है, जो अभ्यास, व्याख्यान स्लाइड्स, गलतियों के सुधार, और अन्य संसाधनों अवधारणाओं के साथ अभ्यास पर आप हाथ देने के लिए सहित अनुपूरक सामग्री, की एक किस्म प्रदान करता है।

तुम भी माइकल नीलसन ऑनलाइन पुस्तक तलाश कर सकते हैं तंत्रिका नेटवर्क और दीप लर्निंग । यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन अधिक सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए यह एक बेहतरीन संदर्भ है।

पुस्तकें
डीप लर्निंग: एन एमआईटी प्रेस बुक, इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और आरोन कौरविल द्वारा

यह डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक एक ऐसा संसाधन है जिसका उद्देश्य छात्रों और चिकित्सकों को मशीन लर्निंग के क्षेत्र में प्रवेश करने में मदद करना है, जिसमें गहन शिक्षण पर जोर दिया गया है।

पुस्तकें
माइकल नीलसन द्वारा तंत्रिका नेटवर्क और गहरी शिक्षा

यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन यह एक बेहतरीन संदर्भ है।

चरण 3: TensorFlow के साथ पेपर पढ़ें और कार्यान्वित करें

इस बिंदु पर, हम अनुशंसा करते हैं कि पेपर पढ़ें और हमारी वेबसाइट पर उन्नत ट्यूटोरियल आज़माएं, जिसमें कुछ प्रसिद्ध प्रकाशनों के कार्यान्वयन शामिल हैं। सबसे अच्छा तरीका है एक उन्नत आवेदन, जानने के लिए मशीन अनुवाद , या छवि कैप्शन देना , कागज ट्यूटोरियल से जुड़ा हुआ पढ़ने के लिए है। जैसा कि आप इसके माध्यम से काम करते हैं, कोड के प्रासंगिक अनुभाग खोजें, और अपनी समझ को मजबूत करने में सहायता के लिए उनका उपयोग करें।