خلاصه کتاب یادگیری عمیق با پایتون اثر فرانسوا شوله

خلاصه کتاب یادگیری عمیق با پایتون اثر فرانسوا شوله یک تور عالی در دنیای یادگیری عمیق در کمتر از 10 دقیقه را برای شما فراهم می کند. شما باید این کتاب یادگیری عمیق را به دلیل علاقه یا به عنوان نیاز بخوانید. این کتاب برای هر کسی که می‌خواهد یاد بگیرد، در دسترس است. روانی بودن و سادگی نوشتار این کتاب، امکان درک تمامی مفاهیم را بدون توجه به سطح مهارت شما فراهم می‌کند.

در واقع، این نگاه به یادگیری و مطالعه کتاب‌ها بسیار مهم است. به علاقه‌تان و نیازهایتان توجه کنید. اگر به موضوعی علاقه دارید، آن را مطالعه‌ کنید، مفاهیم آن را درک کنید و از آن بهره‌مند شوید، اینگونه سطح مهارت شما به تدریج ارتقا خواهد یافت. این رویکرد باعث می‌شود که یادگیری برایتان لذت‌بخش باشد و از آن استفاده بهینه‌ای داشته باشید.

خب برویم سراغ مرور، بررسی، معرفی و خلاصه کتاب، به صورت فصل به فصل در سایت دیتایاد. آماده اید؟

بخش 1: اصول یادگیری عمیق

فصل 1: یادگیری عمیق چیست؟

در این فصل از کتاب، به خواننده یک دید کامل از تعاریفی که در حوزه یادگیری عمیق به کار می‌روند و تعریف دقیقی از یادگیری به شکل یک الگوریتم، ارائه می شود. نویسنده تاریخ هوش مصنوعی را با سادگی و اختصار تشریح می‌کند.

این فصل با توضیحات جامعی درباره مفهوم یادگیری عمیق و دلایل ظهور آن نسبت به زمان‌های گذشته در صنایع و دنیای واقعی (از جمله عواملی مانند سخت‌افزار، داده، قانون مور و …) همراه است.

نویسنده در مورد الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین و نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی توضیحات واضحی ارائه می‌دهد. یکی از نکات خوب این فصل، توضیح سیاق استفاده از این الگوریتم‌ها و مقایسه آن با استفاده در مسابقات و وظایف خاص می‌باشد.

فصل 2: زیرساخت ریاضی شبکه‌های عصبی

پس از ورود به بخش ریاضی کتاب، بسیاری از مردم از این کلمه وحشت می کنند. اما نویسنده روش خاصی برای توضیح ریاضیات پایه پشت یک شبکه عصبی دارد. او می‌گوید:

“اگرچه این بخش به طور کامل با عبارات جبر خطی سر و کار دارد، اما شما هیچ نماد ریاضی در اینجا نخواهید یافت. من متوجه شده‌ام که مفاهیم ریاضی را می‌توان توسط برنامه‌نویسانی که تجربه ریاضی ندارند و با استفاده از کد‌های کوتاه پایتون به جای معادلات ریاضی فرا گرفت. بنابراین، در طول این بخش از کدهای کتابخانه Numpy استفاده خواهیم کرد.”

بله، بدون فرمول‌های ریاضی! پس نگرانی از ریاضی یا فکر کردن به سختی یا ناامید شدن از یادگیری ریاضی را بیخیال شوید. نویسنده بخش‌های مختلف ریاضی پشت فرآیند یادگیری را بسیار ساده کرده و آن‌ها را با کدهای کتابخانه Numpy توضیح می‌دهد.

در این فصل، با مفاهیم بردار، ماتریس و تنسور (و کاربردهای واقعی آن‌ها) آشنا می‌شوید. عملیات‌های مختلفی که با تنسورها انجام می‌شوند و نمایش متناظر آن‌ها در شبکه‌های عصبی را خواهید آموخت. همچنین مطالبی را درباره توابع قابل تفریق و گرادیان و مفهوم کاهش گرادیان، کاهش گرادیان تصادفی و پارامترهای متناظر با شبکه‌های عصبی خواهید آموخت.

این فصل به وضوح و با مختصری توضیحات، امکان درک تنسورها و یادگیری نمایش آن‌ها را فراهم می‌کند. نویسنده از هندسه استفاده می‌کند تا خواننده را قادر به تصویرسازی مفاهیمی که توضیح می‌دهد، کند.

به علاوه، در چند خط کوتاه، با پس‌انتشار و ریاضیات پشت آن آشنا خواهید شد. نویسنده از یک مثال از فصل قبل استفاده می‌کند و آن را به بخش‌هایی تقسیم می‌کند تا مفاهیم ریاضی مرتبط را که تازه یاد گرفته‌اید ترسیم کند.

فصل 3: شروع کار با شبکه‌های عصبی

با این فصل، خواننده قادر به حل اکثر مسائل متداول مانند طبقه‌بندی (دودویی و چندکلاسه) و رگرسیون، با استفاده از شبکه‌های عصبی خواهد بود.

نویسنده اجزای مختلف شبکه‌های عصبی (لایه‌ها، داده‌های ورودی، تابع خطا، بهینه‌ساز) را توضیح می‌دهد. او بلوک‌های کد نوشته شده با Keras را ارائه می‌دهد و نحوه عملکرد آن‌ها را توضیح می‌دهد.

شما درباره تابع خطا و بهینه‌ساز مطالب مرتبط و مفیدی خواهید یافت.

بله، مثال‌ها. در این فصل برای هر کدام از انواع مسائل متداول (طبقه‌بندی دودویی، طبقه‌بندی چندکلاسه، رگرسیون)، یک مثال ارائه شده است. نویسنده بهترین روش‌ها و نکاتی را که با تصویرسازی باید به آنها توجه داشته باشید، ارائه می‌دهد. او تاکید می‌کند که چگونه از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری کنید و چگونه مدل خود را ارزیابی کنید و همچنین چه تابع خطایی را برای مسائل مختلف استفاده کنید.

شما به درک خوبی از خروجی شبکه‌های عصبی برای این سه مورد خواهید رسید. یکی از نکات مهم در اینجا اندازه شبکه است؛ بسیار مهم است که شبکه خود را با توجه به اندازه مجموعه داده مقیاس دهید. اگر مجموعه داده کوچک است، از شبکه‌های عصبی کوچک با تعداد لایه‌های کم برای جلوگیری از بیش‌برازش استفاده کنید.

فصل 4: مبانی یادگیری ماشین

این فصل خواننده را با یک بررسی از شاخه‌های مختلف دنیای یادگیری ماشین آماده می‌کند. شما با یک توضیح اجمالی از چهار مفهوم در دنیای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

نویسنده اختلافات بین طبقه‌بندی و رگرسیون و متریک‌ها و توابع مختلف خطا را ارائه می‌دهد. شما خواهید دانست چگونه مدل خود را ارزیابی کنید و تمام مراحل مورد نیاز برای آماده‌سازی یک پروژه را خواهید آموخت. از شروع با داده، تا پایان با تنظیم هایپرپارامترها.

نویسنده اهمیت مراحل آموزش، ارزیابی و تست را معرفی می‌کند. شما را با روش‌های معمول برای ارزیابی مدل خود و کد پشت متدهای مختلف آشنا می‌کند. همچنین اطلاعات مناسبی در مورد مهندسی ویژگی و قالب داده پیدا خواهید کرد.

شما اطلاعات مناسبی را در مورد بیش‌برازش و کم‌برازش و معنای آن‌ها و راه‌های جلوگیری از آن‌ها نیز خواهید یافت. نویسنده توضیحاتی عالی‌ در مورد روش (dropout) و چگونگی استفاده از آن ارائه می‌دهد.

و آخرین مورد که گفته می شود، گردش کار (workflow) یادگیری ماشین است که در هر پروژه‌ای باید انجام شود. در اینجا فرضیات مختلف و مراحل پیگیری قدم به قدم، در هنگام شروع یک مسئله یادگیری ماشین را خواهید دید.

پس این فصل، نسبتا کم (26 صفحه) اما با اطلاعات مهم زیادی است که باید در طول یک پروژه تحقیق در یادگیری ماشین به خاطر داشته باشید.

این آموزش را نیز حتما بگذرانید: آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون

خلاصه بخش 1

در این نقطه، به انتهای بخش اول کتاب رسیده‌اید و از تمامی بخش‌های اساسی دنیای یادگیری عمیق عبور کرده‌اید و چگونگی استفاده دقیق از آن‌ها در پروژه‌های خود را فرا گرفته‌اید.

شما خواهید دانست که از کجا شروع کنید، چه چیزی را بیابید، چگونه داده‌های خود را آماده کنید، چگونه مدل خود را آموزش دهید، ارزیابی کنید و آزمایش کنید.

درک ریاضیات پشت هر بخش از الگوریتم و فرآیندها اهمیت دارد. اما بیشتر از همه، شما زمینه این حوزه را درک خواهید کرد و به تعریف فرآیندها مجهز می شوید.

بخش 2: یادگیری عمیق در عمل

فصل 5: یادگیری عمیق برای بینایی ماشین

در این فصل، نویسنده تمامی مفاهیم شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) را توضیح می‌دهد. در این بخش از کتاب اطلاعات زیادی وجود دارد.

نویسنده با توضیح عملیاتی که چگونه CNN کار می‌کند (فیلترها، پدینگ، گام‌ها، پولینگ…) آموزش را شروع می‌کند. سپس خواهید فهمید که چگونه آن‌ها را در مجموعه داده‌های کوچک مورد استفاده قرار دهید تا نتایج عالی به دست آورید. همچنین در این فصل با مفهوم بیش‌برازش در بینایی ماشین آشنا خواهید شد و چگونگی جلوگیری از آن را (تقویت داده، انسداد…) خواهید آموخت.

در گام بعدی نحوه استفاده از مدل‌های از پیش‌آموزش داده شده شرح داده می‌شود، اینکه هدف آن‌ها چیست، چگونه به دست می‌آیند و چگونه آن‌ها را در موارد مختلف برای افزایش دقت پیش‌بینی‌های خود استفاده کنید.

نویسنده مفهوم استخراج ویژگی و مفهوم تنظیم (تنظیم لایه‌های آخر یک CNN از پیش‌آموزش داده شده برای یادگیری فیلترها یا نمایش‌های خاص داده‌های خاص شما) را توضیح می‌دهد و چگونگی استفاده از آن‌ها در مواردی که داده‌های کمی دارید را نشان می‌دهد.

این فصل با تصویرسازی اینکه شبکه‌های پیچشی چگونه دنیا را می‌بینند به پایان می‌رسد. و سه روش برای بررسی نمایش‌های انتزاعی مختلف هر لایه از مدل شما گفته می شود. نویسنده از یک مثال طبقه‌بندی تصویر (سگ/گربه) استفاده می‌کند که کدهای زیادی را برای توضیح هر مرحله از تمام چیزهایی که توصیف می‌کند، ارائه می‌دهد.

فصل 6: یادگیری عمیق برای متن و دنباله‌ها

پس از کاوش در دنیای تشخیص تصویر، نویسنده ما را وارد دنیای داده‌های متنی و دنباله‌دار می‌کند. این بخش واقعاً شگفت‌انگیز مخصوص افراد علاقه‌مند به پردازش زبان طبیعی (NLP) و مسائل مربوط به سری‌های زمانی است.

فصل با توضیحاتی در مورد نحوه آماده‌سازی داده‌ها آغاز می‌شود. شما درباره توکن‌بندی، n-hot، کدگذاری وان-هات (one-hot encoding) و تعبیر کلمات (word embeddings) اطلاعاتی بدست خواهید آورد. نویسنده کدهای زیادی را برای استفاده از این تکنیک‌های مختلف و مدل‌های از پیش‌آموزش داده شده (مانند Glove و …) ارائه می‌دهد.

پس از بخش مربوط به داده، شما دنیای شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و نسخه‌های مختلف آن‌ها، مانند LSTM، GRU و دوجهتی (Bidirectional) را کشف می کنید.

نویسنده برای آنکه مثال‌های ملموسی را درک کنید، بطور کافی کد (Keras) موجود در آنها را ارائه می‌دهد. و شما قادر خواهید بود مدل‌های مختلف را بر روی داده‌های متنی خود استفاده کرده و به راحتی نتایج نشان داده شده در این بخش از فصل را تکرار کنید.

پایان این فصل از کتاب یادگیری عمیق با پایتون به بررسی برنامه‌های پیشرفته‌تر شبکه‌های عصبی بازگشتی به عنوان سری‌های زمانی و تولید متن می‌پردازد. شما همچنین یاد می‌گیرید چگونه از Dropout در شبکه‌های عصبی بازگشتی استفاده کنید و چگونه از CNN برای متن یا سری‌های زمانی استفاده کنید، و همچنین نقاط ضعف این نوع مدل را در مسائل سری‌های زمانی نیز خواهید دید.

فصل 7: بهترین روش‌های پیشرفته یادگیری عمیق

در این مرحله از کتاب، به ویژگی‌های پیشرفته Keras می‌پردازید. نویسنده به شما پیشنهاد می کند که از مدل Sequential به API تابعی (functional API) بروید. حالا چرا این موضوع مهم است؟ چون با استفاده از این قابلیت می‌توانید مدل‌های چند ورودی یا چند خروجی داشته باشید.

در اینجا توضیحاتی در مورد گراف‌های بدون حلقه (مانند مدل Inception)، اتصال‌های باقیمانده (مدل‌های ResNet)، به اشتراک گذاری وزن‌ها بین لایه‌ها، یا استفاده از مدل‌ها به عنوان لایه‌ها خواهید داشت.

همچنین شیوه‌های بهتری برای نظارت بر مدل خود با Tensorboard و تعریف‌ها (انواع مختلف و چگونگی استفاده از آن‌ها) و چگونگی و موقعیت استفاده از تطبیق دسته و پیچیدگی تجزیه عمقی را خواهید آموخت.

مهم‌ترین بخش این فصل برای من، بخش بهینه‌سازی پارامترها (هایپرپارامترها) است. نویسنده راه‌های مختلفی برای تنظیم آن‌ها و چگونگی استفاده از مدل‌های ترکیبی (ensemble models) را ارائه می‌دهد.

در 36 صفحه این فصل اطلاعات فشرده‌ای خواهید داشت که بسیار مفید خواهند بود.

فصل 8: یادگیری عمیق مولد

این فصل یک فصل هیجان‌انگیز است. بخش اول برای تولید متن است، شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک مدل زبانی را برای تولید متن با امکانات مختلف کد کنید. مهمترین موضوع این است که بدانید چگونه توزیع احتمال برای کاراکتر بعدی یا کلمه بعدی را با هدف تولید خلاقیت در تولید متن مجدد تغییر دهید.

سپس، به اطلاعات زیادی دست پیدا خواهید کرد که در مورد DeepDream و چگونگی استفاده از آن با مدل‌های از پیش‌آموزش داده شده، است. در اینجا یاد خواهید گرفت چگونه تصاویر جدید ایجاد کنید و مکانیسم داخلی این تولید چگونه است.

انتقال استایل نورونی چیست؟ این موضوع را در این فصل یاد می‌گیرید، این موضوع، یه امکان است که در آن محتوای یک تصویر و استایل یک تصویر دیگر را بگیرید و آنها را در یک تصویر جدید مخلوط کنید. بله، شما یاد خواهید گرفت که محتوا و استایل می‌توانند به صورت ریاضی نوشته شده و درون یک شبکه عصبی قرار داده شوند تا آنها را با یکدیگر مخلوط کنید.

واحد کدگذاری کننده اتوماتیک متغیر (Variational Auto-Encoder) و شبکه‌های مولد متخاصم (Generative Adversarial Networks) در این بخش هستند.

در چند صفحه، حدود 20 صفحه، شما اطلاعات زیادی در مورد VAE و GAN برای تولید تصویر خواهید یافت. همچنین اطلاعات مرتبطی برای تفکیک آنها از هم، و انتخاب گزینه مناسب را در این بخش خواهید یافت.

GAN‌ها دشوارترین مدل‌ها برای آموزش هستند، بنابراین نویسنده راه‌های مختلفی را ارائه می‌دهد تا به شما امکان برقراری درک بهتری از رفتار مدل بدهد. تولید تصویر با GANها بزرگترین بخش و همچنین جالب‌ترین بخش است.

فصل 9: نتیجه‌گیری

نویسنده در ابتدای این فصل خلاصه مختصری از کتاب ارائه می‌دهد. سپس، درک خوبی از محدودیت‌های یادگیری عمیق را بیان می کند و آن را در جهان هوش مصنوعی قرار می‌دهد.

شما همچنین احساسات نویسنده در مورد آینده یادگیری عمیق و مکان‌هایی که در اکتشاف‌هایتان باید به آنها بپردازید را پیدا خواهید کرد. یک نکته در مورد AutoML هم جالب بود که با پیشرفت‌های اخیر در این حوزه مقایسه می شود. همچنین اطلاعاتی در مورد نحوه به‌روز ماندن با این حوزه را پیدا خواهید کرد.

درباره نویسنده کتاب دیپ لرنینگ با پایتون

فرانسوا شوله‌، یک پژوهشگر هوش مصنوعی در تیم Google Brain و نویسنده کتاب‌های مرتبط با یادگیری عمیق است.

سخن پایانی:

“یادگیری عمیق”، نوشتهٔ فرانسوا شوله، یکی از آثار برجسته در حوزه یادگیری ماشین و علم داده است. فرانسوا شوله، یکی از پژوهشگران برجسته و مهندسان نرم‌افزار فرانسوی، به عنوان آفتابی در زمینه توسعه کتابخانه Keras معروف است. کتابخانه Keras یک رابط برنامه‌نویسی برای ساخت و آموزش مدل‌های عصبی است.

او در “یادگیری عمیق” به زبانی دست نخورده و قابل فهم، مباحث پیچیده یادگیری عمیق را برای علاقه‌مندان و محققان باز می‌کند. در این کتاب، شوله به بررسی اصول و مفاهیم اساسی یادگیری عمیق می‌پردازد و به خوانندگان ابزارها و تکنیک‌های کاربردی برای پیاده‌سازی مدل‌های عصبی را ارائه می‌دهد.

فرانسوا شوله نه تنها به عنوان نویسنده کتاب “یادگیری عمیق” مشهور است بلکه به عنوان مهندس نرم‌افزاری در شرکت گوگل نیز به فعالیت مشغول است. او یکی از افرادی است که با تلاش و توانمندی‌های فراوان خود، به توسعه و پیشرفت در حوزه‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی کمک کرده و تأثیرگذاری بسزایی داشته است.

وی در زمینه آموزش و گسترش دانش در حوزه یادگیری ماشین نقش فعالی داشته و مطالب آموزشی غنی و توضیحاتی جامع را به اشتراک گذاشته است. علت شهرت او نه تنها توانایی در ارائه محتواهای پیچیده به شیوه‌ای ساده و قابل فهم، بلکه به دلیل سابقه‌ی موفقیت در زمینه تحقیقات و توسعه نرم‌افزاری در عرصه یادگیری عمیق، است.

این ترکیب از مهارت‌های تدریس و تخصص فنی، شوله را به یک شخصیت برجسته در حوزه علم داده و یادگیری ماشین تبدیل کرده است، و همچنین باعث جلب توجه گسترده‌ای به سمت او شده است.

آیا مطالعه مرور و معرفی کتاب یادگیری عمیق با پایتون برای شما مفید بود؟ چه کتاب دیگری را دوست دارید برای شما معرفی کنیم؟ در قسمت دیدگاه های پایین همین صفحه برای ما بنویسید.