Học Deep Learning Ở Đâu? – Khóa Học, Hướng Dẫn, Phần Mềm

Deep Learning là một kỹ thuật Machine Learning rất hot đang đạt được những kết quả đáng kể trong thời gian gần đây. Chúng tôi đưa ra danh sách các tài nguyên miễn phí để học và sử dụng Deep Learning.

Deep Learning là một lĩnh vực rất hot của Nghiên cứu Machine Learning, với nhiều thành công đáng chú ý gần đây, chẳng hạn như độ chính xác 97,5% khi nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển báo giao thông gần như hoàn hảo của Đức hay thậm chí là Dogs vs. Nhận dạng hình ảnh mèo với độ chính xác 98,9%. Nhiều mục chiến thắng trong các cuộc thi Khoa học dữ liệu Kaggle gần đây đã sử dụng Deep Learning.

Thuật ngữ "học sâu" đề cập đến phương pháp đào tạo mạng nơ-ron nhiều lớp và trở nên phổ biến sau bài báo của Geoffrey Hinton và đồng nghiệp của ông, trong đó chỉ ra một cách nhanh chóng để đào tạo các mạng như vậy.

Yann LeCun, một sinh viên của Geoff Hinton, cũng đã phát triển một thuật toán học sâu rất hiệu quả, được gọi là Các bộ lọc do ConvNet học đượcConvNet , đã được sử dụng thành công vào cuối những năm 80 và đầu những năm 90 để tự động đọc số tiền trên séc ngân hàng.

Xem thêm về ConvNet và các yếu tố đã tạo nên thành công gần đây của Deep Learning trong cuộc phỏng vấn độc quyền của tôi với Yann LeCun. Vào tháng 5 năm 2014, Baidu, gã khổng lồ tìm kiếm của Trung Quốc, đã thuê Andrew Ng, một chuyên gia hàng đầu về Học máy và Học sâu (đồng thời là người đồng sáng lập Coursera) để lãnh đạo Phòng thí nghiệm AI mới của họ ở Thung lũng Silicon, thiết lập một cuộc đua AI & Học sâu với Google (đã thuê Geoff Hinton) và Facebook (đã thuê Yann LeCun để đứng đầu Facebook AI Lab). Dưới đây là một số tài nguyên (!) hữu ích và miễn phí để học và sử dụng Deep Learning:

• DeepLearning.net, trang dành riêng cho Deep Learning
•  Hướng dẫn DeepLearning.net
• Trang Wikipedia về Học sâu
• Tài liệu khóa học Deep Learning của NYU của Yann LeCun
• Yann LeCun tổng quan về Deep Learning với Marc'Aurelio Ranzato
• Khóa học Geoff Hinton Coursera về Mạng nơ-ron
• Sách Deep Learning: Methods and Applications (134 trang) từ Microsoft Speech Group
• Danh sách đọc CMU, bao gồm ghi chú của sinh viên
•  Trang Google+ Học sâu
•  Xem: Hướng dẫn học sâu của John Kaufhold tại Washington, DC Data Science Meetup, 2014
• Các khóa học Deep Learning ở đâu?, blog của John Kaufhold, nhà khoa học dữ liệu và đối tác quản lý của Deep Learning Analytics.
• Học sâu sẽ thay đổi thế giới của chúng ta như thế nào, tóm tắt bài thuyết trình về Khoa học dữ liệu tại Melbourne của Jeremy Howard.

Các gói hỗ trợ Deep Learning bao gồm:

• Torch7, một phần mở rộng của ngôn ngữ LuaJIT bao gồm gói hướng đối tượng dành cho học sâu và thị giác máy tính. Ưu điểm chính của Torch7 là LuaJIT cực kỳ nhanh và rất linh hoạt.
• Theano + Pylearn2, có ưu điểm là sử dụng Python (được sử dụng rộng rãi) và nhược điểm của việc sử dụng Python (chậm đối với dữ liệu lớn).
• Cuda-convnet, triển khai C++/CUDA hiệu suất cao của các mạng thần kinh tích chập, dựa trên công việc của Yann LeCun.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: