Libro Gratis: Tutorial de Aprendizaje Profundo

El siguiente libro gratuito está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender sobre el aprendizaje profundo.

Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un grupo de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que aspira modelar abstracciones de elevado grado en datos utilizando arquitecturas computacionales que aceptan transformaciones no lineales diversos e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.

El aprendizaje profundo es parte de un grupo más extenso de procedimientos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos.

Numerosas arquitecturas de aprendizaje profundo, como redes neuronales profundas, redes neuronales profundas convolucionales, y redes de religión profundas, fueron aplicadas a campos como perspectiva por computador, reconocimiento automático del habla, y reconocimiento de señales de audio y canción, y han mostrado crear resultados de vanguardia en numerosas labores.

Los algoritmos de aprendizaje profundo contrastan con los algoritmos de aprendizaje poco profundo por el número de transformaciones aplicadas a la señal a medida que se propaga a partir de la capa de acceso a la capa de salida.

No existe un estándar de facto para el número de transformaciones (o capas) que convierte a un algoritmo en profundo, sin embargo la mayor parte de estudiosos en el campo estima que aprendizaje profundo involucra bastante más de 2 transformaciones intermedias.

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Sobre el Libro (Por el Autor)

El Deep Learning es una nueva área de investigación del Machine Learning, que se ha introducido con el objetivo de acercar el Machine Learning a uno de sus objetivos originales: la Inteligencia Artificial. Consulte estas notas del curso para obtener una breve introducción al aprendizaje automático para IA y una introducción a los algoritmos de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo se trata de aprender múltiples niveles de representación y abstracción que ayudan a dar sentido a datos como imágenes, sonido y texto.

Los tutoriales presentados aquí le presentarán algunos de los algoritmos de aprendizaje profundo más importantes y también le mostrarán cómo ejecutarlos usando Theano.

Theano es una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo y ofrece la opción de entrenarlos en una GPU.

Los tutoriales de algoritmos tienen algunos requisitos previos. Deberías saber algo de Python y estar familiarizado con numpy. Dado que este tutorial trata sobre el uso de Theano, primero debe leer el tutorial básico de Theano.

Contenido (Temas)

Empezando
Clasificación de dígitos MNIST mediante regresión logística
Perceptrón multicapa
Redes neuronales convolucionales (LeNet)
Autoencoders de reducción de ruido (dA)
Autoencoders Denoising apilados (SdA)
Máquinas de Boltzmann restringidas (RBM)
Redes de creencias profundas
Muestreo híbrido de Monte-Carlo
Redes neuronales recurrentes con incrustaciones de palabras
Redes LSTM para análisis de sentimientos
Modelado y generación de secuencias de música polifónica con el RNN-RBM
Diverso

Ficha Técnica

Año: 2015

Editor: Universidad de Montreal

Idioma: Ingles

Tamaño: 1.28 MB

Licencia: Pendiente de Revisión (Posible Creative Commons)

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Preguntas Frecuentes

¿Qué quiere decir Biblioteca Libre?

Quiere decir que todos los libros que la componen están licenciados bajo alguno de los muchos tipos de licencia libre que existen y que, por tanto, el autor da su autorización para su reproducción y redistribución.

¿Son entonces todos los libros de esta biblioteca gratis?

Sí; al menos para su versión digital. Muchos autores, además, ofrecen la versión impresa (ya sea directamente o a través del circuito comercial habitual) por la que pueden cobrar lo que estimen oportuno.

Pero algunos de los libros que hay en la Biblioteca tienen Copyright…

El copyright y las licencias libres no son excluyentes. De hecho, las segundas se basan en la legislación sobre la primera para otorgar los derechos de copia y distribución. Es por eso que toda obra bajo una licencia libre, posee un copyright que garantiza la voluntad de su autor. Lo importante es qué permite ese copyright con respecto a la obra licenciada.

Cierto; en estos casos, lo más habitual es que la editorial haya devuelto los derechos de explotación al autor. Suele ocurrir con los manuales técnicos una vez pasado un tiempo prudencial o, por ejemplo, cuando se han agotado las ediciones impresas y no se pretende una reedición. Una vez los autores vuelven a tener el control, pueden ceder su trabajo al dominio público o permitir su redistribución libre para volver a poner su obra en circulación.

Si los libros son libres y gratis, ¿puedo hacer con ellos lo que quiera? ¿Los puedo imprimir, traducir y/o vender?

No; no puedes hacer aquello que su licencia no permita. Cómo se explica en el enlace de más arriba, algunas licencias solo permiten la descarga y redistribución sin ánimo de lucro. Si por ejemplo, quieres traducir la obra y editarla de forma ordinaria, algunos autores te exigirán que pagues los derechos pertinentes.