Los 7 mejores libros de lectura obligada sobre aprendizaje profundo

Deep Learning es una parte del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que utiliza múltiples capas para extraer información útil de los datos sin procesar. Desde automóviles sin conductor hasta robots asistentes de voz, todos funcionan con algoritmos de aprendizaje profundo. Según la encuesta, se observa que se espera que el mercado global de aprendizaje profundo aumente en $44.3 mil millones para 2027. Esto simplemente significa que existe una gran demanda de profesionales de aprendizaje profundo . Una carrera en este dominio en constante evolución promete salarios increíblemente altos, oportunidades de crecimiento y reconocimiento mundial. Los profesionales del aprendizaje profundo son activos importantes en la actualidad, ya que la demanda es alta pero la oferta es baja. 

Los gigantes de Big Tech se apresuran continuamente para asegurar estas mentes superiores. Si usted es alguien que está dispuesto a construir su carrera en este lucrativo dominio, entonces está en el lugar correcto. En este blog, discutiremos los 7 libros de lectura obligada sobre aprendizaje profundo que seguramente mejorarán sus habilidades de aprendizaje profundo. Entonces empecemos.

1. Aprendizaje profundo desde cero: construir con Python desde los primeros principios por Seth Weidman 

Este es un libro increíble para construir su base de aprendizaje profundo. El libro está escrito por Seth, un científico de datos que vive en San Francisco. El libro avanza de una manera extremadamente comprensible desde las arquitecturas básicas hasta las avanzadas, implementando todo desde cero. Este libro proporciona conocimientos sobre:

• Cómo aplicar redes neuronales multicapa y redes convolucionales
• Comprensión matemática y conceptual de la red neuronal.
• Implementación de conceptos de redes neuronales usando PyTorch
• Modelos mentales extremadamente concisos acompañados de códigos de trabajo y explicaciones.

2. Redes neuronales y aprendizaje profundo por Michael Nielsen

Es un libro en línea gratuito que le brinda una solución perfecta para muchos problemas como NLP, procesamiento de imágenes y procesamiento de voz. Este libro mejorará su base de redes neuronales y aprendizaje profundo. Te enseñará sobre:

• Red neuronal que ayuda a las computadoras a aprender de los datos
• Un increíble conjunto de técnicas para el aprendizaje profundo.

Este increíble libro está escrito por Micheal Nielsen, científico de profesión. Ha contribuido mucho a la computación cuántica y al movimiento moderno de ciencia abierta.  

3. Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow por Aurelion Geron

El libro está integrado con ejemplos rígidos y una teoría mínima que lo ayuda a obtener un conocimiento profundo de los conceptos y herramientas de aprendizaje profundo para construir sistemas inteligentes. El libro avanza de una manera extremadamente comprensible desde la regresión lineal básica hasta las redes neuronales profundas. Necesita experiencia previa en programación para comenzar con este libro. Este libro cubre:

• Panorama del aprendizaje automático
• Modelos de entrenamiento que incluyen árboles de decisión, métodos de conjunto y bosques aleatorios
• Usar TensorFlow para construir y entrenar una red neuronal
• Y muchos más conceptos sorprendentes.

4. Libro de recetas de aprendizaje profundo de TensorFlow 1.x

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Este libro le dirá cómo usar las técnicas de TensorFlow para manipulaciones de datos complejas. Además, lo ayudará a profundizar más que nunca en la información de los datos. El libro está incrustado conceptos como:

• Fundamentos de TensorFlow 
• Técnicas de regresión lineal usando TensorFlow 
• Conceptos de alto nivel como CNN, procesamiento de lenguaje natural, RNN y muchos más

Además, aprenderá evaluación de modelos, análisis de regresión, análisis de agrupamiento y aprendizaje profundo con TensorFlow. Así que, en general, es un libro perfecto para familiarizarse con la biblioteca de flujo de tensores desde cero hasta la producción.  

5. Aprendizaje profundo: el enfoque de un profesional, por Adam Gibson y Josh Patterson  

Este libro le brinda el enfoque más práctico del tema y también lo ayuda a crear una red coherente de aprendizaje profundo. El libro comienza con la teoría y luego progresa a ejemplos prácticos. Incluye:

• Comprensión profunda de los conceptos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático
• Evolución de los fundamentos de las redes neuronales a partir del aprendizaje profundo
• Información sobre la arquitectura de red profunda
• Uso de técnicas de vectorización para diferentes tipos de datos
• Comprender el uso de DL4J en Hadoop y Spark

El libro está escrito por los esfuerzos de colaboración de Josh Patterson y Adam Gibson, expertos en el campo del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.  

6. Algoritmos prácticos de aprendizaje profundo con Python por Sudharsan Ravichandran

Este libro mejora su conocimiento sobre los algoritmos de aprendizaje profundo de básico a avanzado y lo ayuda a implementarlo usando la biblioteca TensorFlow. El autor del libro es Sudharsan Ravichandran, investigador, científico de datos y entusiasta de la inteligencia artificial. Este libro no se recomienda para principiantes completos. Debe tener algunos conocimientos básicos de Python y conceptos de aprendizaje automático para comprender este libro. Abarca los siguientes temas:

• Fundamentos matemáticos detrás del aprendizaje profundo
• Descripción general de las variables de descenso de gradiente como AMSGrad, Nadam y AdaDelta
• Improvisar conocimientos matemáticos de redes convolucionales y de cápsula.
• Implemente redes antagónicas generativas como CycleGAN CGAN y StackGAN

7. Aprendizaje profundo para visión artificial con Python

Este libro lo convertirá en un experto en aprendizaje profundo para tareas de visión artificial y reconocimiento visual. Este libro es para estudiantes, investigadores y desarrolladores que tienen experiencia básica en programación y están dispuestos a dominar los conceptos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Este libro se centra en:

• Aprendizaje automático y red neuronal
• Detección y localización de objetos con aprendizaje automático
• CNN y formación de redes a gran escala
• Implementación de conceptos de aprendizaje profundo mediante la programación de Python, TensorFlow y Keras

Estos son los 7 libros imprescindibles de ciencia de datos. Además de estos, varios otros libros mejorarán su conocimiento:

• Aprendizaje profundo en Python/Pytorch por Manning Publications
• Aprendizaje profundo para sistemas de visión, por Mohamed Elgendy    
• Grokking Deep Learning por Andrew W. Trask 
• Aprendizaje profundo por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville 
• Inteligencia artificial por ejemplo (2ª edición), por Denis Rothman
• Aprendizaje profundo para codificadores con fastai y PyTorch por Jeremy Howard y Sylvain Gugger 
• Aprendizaje profundo: métodos y aplicaciones por Li Deng y Dong Yu

Esperamos que haya encontrado esto útil. ¡Todo lo mejor y feliz aprendizaje!