Los mejores libros de deep learning

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Tokio School | 19/12/2020

En este artículo vamos a hacer un repaso por algunos de los mejores libros de deep learning que te vas a encontrar, tanto para niveles iniciales como si lo que quieres es profundizar, no te pierdas ningún detalle de lo que te vamos a contar.

Algunos de estos libros de aprendizaje profundo son muy teóricos y se centran en las matemáticas y los supuestos asociados detrás de las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Mientras, otros son completamente prácticos y enseñan a través del código en lugar de la teoría. También veremos algunos que hacen ambas cosas.

En tu mano está decidir cuál es el que mejor se adapta a lo que necesitas. Sea como sea, cualquiera de estas recomendaciones te va a resultar útil si lo que quieres es convertirte en un experto en deep learning.

 

Libros de deep learning

Antes de empezar a hablar de cada uno de los libros que vamos a recomendar, vamos a hacer un pequeño repaso a algunos puntos clave sobre ellos.

Ten en cuenta que esta selección de libros está pensada para ayudarte a comprender los fundamentos básicos del aprendizaje profundo y, al mismo tiempo, como se implementa el código, a través de pequeños fragmentos que sirven de ejemplo para que puedas reforzar lo que aprendas con ellos.

Además, es importante que tengas conocimientos de inglés, ya que hay muy poca bibliografía traducida al español, así que uno de los requisitos para que domines el deep learning es que domines el inglés.

 

Deep learning

Es prácticamente imposible escribir una publicación de blog sobre los mejores libros de deep learning sin mencionar el escrito por Goodfellow, Bengio y Courville. Se trata de un libro completamente teórico y profundamente académico que suele formar parte de la bibliografía universitaria en materias especializadas en aprendizaje profundo.

Deep Learning hace un repaso sobre los conceptos básicos del aprendizaje automático, las matemáticas aplicadas necesarias para su desarrollo, algoritmos, técnicas de aprendizaje profundo y las tendencias de las investigaciones actuales en este campo.

 

Neural Networks and Deep Learning

Esta segunda recomendación tiene un enfoque algo más práctico, ya que incluye algo de código, scripts de Python que acompañan un libro que hace un repaso por varias técnicas fundamentales de aprendizaje automático, redes neuronal y deep learning en la base de datos MNIST, para el entrenamiento de sistemas de procesamiento de imágenes.

A través de los scripts que recoge se demuestran algunos de los conceptos teóricos del texto. Neural Networks and Deep Learning está recomendado especialmente para aquellas personas que están dando sus primeros pasos en el mundo del deep learning.

 

Deep Learning with Python

Francois Chollet, investigador de inteligencia artificial de Google y creador de la popular biblioteca de redes neuronales Keras, publicó su libro Deep Learning with Python en octubre de 2017. En él se adopta un enfoque profesional para entender qué es y cómo funciona el aprendizaje profundo.

A partir de elementos teóricos, se incluyen elementos prácticos de la implementación de Keras en los sistemas de deep learning a través de redes neuronales.

A partir de ejemplos aplicados a la visión artificial, nos encontramos con un libro muy completo para aquellas personas que quieren profundizar en la biblioteca Keras mientras estudian los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

Poner TensorFlow en el título puede parecer una estrategia de marketing, pero la realidad es que Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow es una lectura muy recomendable para quien esté empezando en el campo del deep learning.

La primera parte cubre los algoritmos básicos de aprendizaje automático, como Máquinas de vector soporte (SVM), arboles de decisiones, aleatoriedad, métodos de conjunto y algoritmos básicos de Deep Learning. Mientras, en la segunda parte, se centra en la biblioteca de TensorFlow.

En esta ocasión se realiza una aproximación a los conceptos teóricos de este apasionante campo a través de muchos ejemplos que sirven para asentar lo que se va a aprendiendo con él.

 

TensorFlow Deep Learning Cookbook

TensorFlow Deep Learning Cookbook es el libro ideal para todos aquellos que quieran aprender de una forma completamente práctica. Un estilo de enseñanza de libro de recetas, con ejemplos y ejercicios que puedes ir realizando para asentar conocimientos sobre deep learning.

En este caso, el libro se centra, sobre todo en enseñar cómo operar la biblioteca de TensorFlow en el contexto del aprendizaje profundo. Mucho código y muchas explicaciones de cómo funciona ese código en el contexto del deep learning.

 

Deep Learning: A Practitioners Approach

Si bien la mayoría de los libros de aprendizaje profundo que incluyen muestras de código usan Python, Deep Learning: A Practitioners Approach en su lugar usan Java y la biblioteca DL4J.

Un libro especialmente útil para que eches un vistazo a las posibilidades que ofrece Java para la programación de deep learning. Se trata de un libro eminentemente práctico que intenta asentar algunos de los conocimientos y fundamentos del del aprendizaje profundo.

El libro incluye ejemplos de código de aprendizaje profundo basados ​​en Java y que utilizan la biblioteca DL4J.

 

¡Conviértete en un experto en programación!

Los libros de deep learning que hemos seleccionado te van a ayudar a que asientes y mejores tus conocimientos sobre aprendizaje profundo tanto a nivel teórico como a nivel práctico.

No obstante, si quieres convertirte en todo un experto o el ser autodidacta no es lo tuyo, lo mejor es que busques una formación que te ayude a dar tus primeros pasos en el apasionante campo de la programación para deep learning.

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