Рецензия на книгу: «Краткий курс глубокого обучения: практическое, основанное на проектах введение в искусственный интеллект».

Экспресс-курс по глубокому обучению: практическое, основанное на проектах введение в искусственный интеллект. Авторами статьи являются Джованни Вольпе, Бенджамин Мидтведт, Хесус Пинеда, Хенрик Кляйн Моберг, Харшит Бачиманчи, Джоана Б. Перейра и Карло Манзо — группа исследователей и преподавателей с богатым опытом в области физики, машинного обучения и прикладных исследований в области искусственного интеллекта.

Прежде чем перейти к тому, что предлагает книга, я хочу начать с личного признания, потому что оно повлияло на мое восприятие этой книги. Это первая книга, которую я когда-либо читала из этой серии. Пресс без крахмалаИ, честно говоря, я не знал, чего ожидать. Несмотря на то, что я руковожу крупным сайтом, посвященным искусственному интеллекту, я, признаюсь, ужасно плохой программист по современным стандартам ИИ. Я достаточно хорошо понимаю основы HTML, CSS, JavaScript и PHP, но что касается Python, мои навыки находятся на посредственном уровне. Это имело значение, потому что Питон Это язык, используемый на протяжении всей книги, и он играет центральную роль почти в каждом проекте.

Вместо разочарования я обнаружил нечто гораздо более ценное. Эта книга терпелива, но не упрощена, глубока, но не перегружена информацией, и практична в том смысле, в котором это удается очень немногим книгам по искусственному интеллекту. Она не предполагает, что вы уже свободно владеете культурой, терминологией или рабочими процессами машинного обучения. Вместо этого она постепенно, глава за главой, вселяет уверенность благодаря объяснениям, непосредственно подкрепленным практическими заданиями.

Первое впечатление, задающее тон.

Это объёмная книга, насчитывающая более шестисот страниц, и она эффективно использует это пространство. Одна деталь, которая сразу бросилась мне в глаза, — это решение авторов перевести весь код с одного проекта на другой. TensorFlow в PyTorch После того, как первый черновик уже был готов. Это немалое изменение, особенно для книги такого объема. Оно указывает на нечто важное: это не книга, застывшая во времени или написанная для галочки. Это книга, призванная оставаться актуальной и соответствовать тому, как глубокое обучение практикуется сегодня.

С самого начала тон книги практичный и реалистичный. Книга не начинается с абстрактной философии или сложной математики. Она начинается с механики построения моделей, проведения экспериментов и понимания того, что делает код и почему. Такой подход имеет огромное значение, особенно для читателей, которые понимают концепции на высоком уровне, но испытывают трудности с их воплощением в работающие приложения.

Обучение через построение, а не через запоминание.

Одним из главных достоинств Deep Learning Crash Course является его проектная структура. Это не книга, которую можно читать часами, а потом, может быть, попробовать что-то сделать. Вы постоянно что-то строите. Каждая важная концепция связана с конкретным проектом, и эти проекты становятся все сложнее по мере углубления вашего понимания.

Вы начинаете с того, что строите и тренируете свой первый нейронные сети С нуля, используя PyTorch. В этих первых главах представлены основные идеи нейронных сетей, включая слои, веса, функции активации, функции потерь и оптимизацию. Важно отметить, что эти идеи не рассматриваются как абстрактные математические задачи. Они представлены как инструменты для решения конкретных задач, и вы видите влияние каждого проектного решения непосредственно на результаты.

Как человек, не работающий с Python ежедневно, я оценил, насколько тщательно авторы разбирают код. От вас не ожидают, что вы волшебным образом поймете, что происходит. Объяснения подробные, но при этом остаются читабельными, и они уделяют одинаковое внимание как интуитивному пониманию, так и правильности.

Выявление закономерностей и анализ данных

После того как освоены основы, книга переходит к выявлению тенденций и закономерностей в данных. Здесь плотные нейронные сети применяются для решения более реалистичных задач, таких как... регресс а также проблемы классификации. Вы узнаете, как модели обобщают данные, в чем заключаются их недостатки и как диагностировать эти недостатки.

В этом разделе ненавязчиво обучают некоторым из наиболее важных практических навыков в машинном обучении. Рассматриваются такие темы, как валидация, переобученияТемы обучения, такие как недообучение и оценка производительности, вводятся естественным образом посредством экспериментов, а не путем простого изложения теории. Вы научитесь интерпретировать кривые обучения, настраивать гиперпараметры и рассуждать о поведении модели, а не слепо доверять ее результатам.

Для читателей, которые взаимодействовали с ИИ только через API или готовые инструменты, этот раздел сам по себе стоит того, чтобы купить эту книгу.

Работа с изображениями с использованием нейронных сетей

Один из самых интересных разделов книги посвящен... Обработка изображения и компьютерное зрение, Это где сверточные нейронные сети вступают в игру. Вместо того чтобы рассматривать сверточные нейронные сети как нечто загадочное. черные ящикиВ книге они разбиты на понятные составляющие.

Вы узнаете, что на самом деле делает свертка, почему важны слои пулинга и как работает извлечение признаков между слоями. Что еще важнее, вы примените эти идеи к реальным наборам данных изображений. Проекты включают классификацию изображений, преобразование и креативные визуальные эксперименты, такие как перенос стиля и эффекты, подобные DeepDream.

Этот раздел значительно выигрывает от иллюстраций в книге. Визуальные пояснения сопровождают код, что облегчает связь между математическими действиями модели и тем, что она визуально выдает. Для людей с визуальным типом восприятия эта часть книги особенно полезна.

От сжатия к генерации

Затем книга расширяется до следующих разделов: автоассоциатор а также архитектуры кодировщик-декодировщик, включая U-Net. Эти модели вводят такие идеи, как уменьшение размерности, скрытые представления и генерация структурированного выходного сигнала. Вы увидите, как модели могут изучать компактные представления сложных данных и как эти представления могут использоваться для таких задач, как шумоподавление и сегментация.

Далее область применения снова расширяется, охватывая генеративное моделирование. Это включает в себя генеративные состязательные сети и диффузионные моделикоторые составляют основу многих современных систем генеративного искусственного интеллекта. В этих главах не обходят стороной проблемы обучения генеративных моделей. Нестабильность, проблемы сходимости и оценка — все это открыто обсуждается.

Больше всего в этой книге мне понравилось то, что автор не преувеличивает значение этих моделей. Он показывает как их силу, так и ограничения, что очень приятно в сфере, часто переполненной шумихой.

Последовательности, язык и внимание

Еще одним важным достоинством книги является подход к обработке последовательных данных и языка. В качестве первого шага вводятся рекуррентные нейронные сети, помогающие читателям понять, как модели обрабатывают временные ряды и упорядоченные входные данные.

Далее книга переходит к механизмам внимания и архитектурам трансформеров. Эти главы обеспечивают прочную концептуальную основу для понимания современных языковых моделей, не требуя от читателя предварительного знания этой области. Объяснения сосредоточены на том, почему механизм внимания важен, как он меняет динамику обучения и как он позволяет масштабировать модели.

Для читателей, стремящихся глубже понять, как работают современные системы искусственного интеллекта, этот раздел помогает связать воедино множество фактов.

Графики, решения и обучение на основе взаимодействия.

В последующих главах рассматриваются следующие вопросы. граф нейронных сетейкоторые используются для моделирования реляционных данных, где связи имеют такое же значение, как и отдельные значения. Это включает примеры, относящиеся к научным данным, сетям и структурированным системам.

Книга также знакомит с методами активного обучения. глубокое подкрепление обученияВ этих разделах модели обучаются, взаимодействуя с окружающей средой и принимая решения. Они выходят за рамки статических наборов данных и переходят к динамическим системам, демонстрируя, как обучение может адаптироваться на основе обратной связи и результатов.

К концу книги читатели знакомятся с полным жизненным циклом систем глубокого обучения, начиная с... прием данных агентам, принимающим решения.

Практические навыки, которые пригодятся и после прочтения книги.

На протяжении всей книги большое внимание уделяется практическим навыкам. Вы научитесь структурировать эксперименты, отлаживать модели, визуализировать результаты и критически оценивать производительность. Именно эти навыки наиболее важны, когда вы перейдете от учебных пособий к реальным приложениям.

Прилагаемые блокноты и наборы данных позволяют легко экспериментировать, модифицировать проекты и дальше исследовать идеи. Такая гибкость делает книгу ценной не только для одноразового прочтения, но и в качестве долгосрочного справочника.

Для кого эта книга

Эта книга идеально подходит для программистов, инженеров, исследователей и технически любознательных специалистов, которые хотят понять глубокое обучение, создавая его на практике. Для начала вам не нужно быть опытным разработчиком на Python, и вам не потребуется продвинутая математическая подготовка, чтобы продвигаться вперед. Что вам действительно нужно, так это любопытство и готовность вдумчиво работать над проектами.

Она также отлично подходит в качестве справочника, и именно так я планирую использовать эту книгу в дальнейшем. Как человек, все больше сосредотачивающийся на кодирование вибрации Вместо того чтобы разбираться в высокоуровневом проектировании систем и выполнять каждую строку кода от начала до конца, я рассматриваю эту книгу как источник, к которому буду регулярно возвращаться, чтобы углубить свое концептуальное понимание. Объяснения, диаграммы и архитектурные схемы позволяют понять, как структурированы модели, почему выбираются те или иные подходы и какие существуют компромиссы. В этом смысле книга преуспевает не только как пошаговый курс, но и как долгосрочный помощник для читателей, которые хотят понять, что делают современные системы искусственного интеллекта «под капотом», экспериментируя, создавая прототипы или рассуждая на более высоком уровне.

Заключение

Интенсивный курс по глубокому обучениюe Книга превзошла мои ожидания в самом прямом смысле слова. Она не просто объяснила принципы глубокого обучения, она сделала его доступным и достижимым. К концу я чувствовал себя гораздо увереннее в чтении, модификации и написании моделей на основе PyTorch, чем в начале.

Эта книга вознаграждает за старания. Она уважает интеллект читателя, не предполагая при этом его экспертных знаний, и предлагает один из самых практичных способов обучения, с которыми я сталкивался в сфере образования в области ИИ. Всем, кто всерьез намерен перейти от роли наблюдателя в ИИ к роли разработчика ИИ, эта книга настоятельно рекомендуется.