Kurs
Advanced Deep Learning with Keras
4 sa
34.8K
Derin öğrenme, veri biliminin günümüzdeki en sıcak konularından biri. Makine öğrenmesinin bir alt dalı olan derin öğrenme, insan beyninin yapı ve işlevinden esinlenen ve sinir ağları olarak adlandırılan güçlü algoritmalara odaklanır.
Son birkaç yıldaki yapay zekâ atılımlarının çoğu derin öğrenmeden geldi. Sürücüsüz araçlar, sohbet botları, görüntü tanıma ve robotik gibi en yıkıcı ve hayranlık uyandıran uygulamaların arkasında sinir ağları var. Üstelik üretken yapay zekâdaki son gelişmelerle birlikte, derin öğrenme alanı hiç olmadığı kadar yakından inceleniyor.
Sinir ağlarının kuramını ve pratiğini bilmek, veri bilimciler ve diğer veri profesyonellerinin öğrenme yolculuğunda hızla zorunlu bir basamak hâline geliyor. Ancak derin öğrenme, öğrenmek için kararlılık ve belirli bir soyutlama düzeyi gerektiren karmaşık bir konu.
İşte mevcut beceri seviyeniz ne olursa olsun alanda uzmanlaşmanıza yardımcı olacak 10 temel derin öğrenme kitabı listemiz. Daha fazla öneri istiyorsanız, 2026’da okunacak en iyi makine öğrenmesi kitapları listemize de göz atabilirsiniz.
Python ile Derin Öğrenme Kitapları
Önce Python’daki kitaplara bakalım.
1. Deep Learning with Python
Yazar: François Chollet
Yıl: İlk baskı 2017; 2021’de güncellendi
İlk kez 2017’de yayımlanan Deep Learning with Python kısa sürede çok satanlar arasına girdi; Ekim 2021 güncellemesi ise daha fazla içgörü ve pratik teknikle dolu. Popüler derin öğrenme çatısı Keras’ın yaratıcısı François Chollet, alana hem yeni başlayanlar hem de kıdemli makine öğrenmesi uygulayıcıları için içgörülerle yaklaşıyor.
Akıcı ve sade bir üslupla kaleme alınan Deep Learning with Python’ın ikinci baskısı, alandaki son gelişmeleri yansıtan güncellemelerle geliyor. Sayfalar boyunca Python, Keras ve TensorFlow tabanlı sezgisel açıklamalar, renkli görseller ve kod örnekleri bulacaksınız; derin öğrenmeye başlamanız için gereken her şey burada. Ayrıca DataCamp’teki Deep Learning Python Beceri Yoluna göz atarak TensorFlow ve Keras’a da başlayabilirsiniz.
2. Grokking Deep Learning
Yazar: Andrew W. Trask
Yıl: 2019
Grokking Deep Learning, derin öğrenmeye en başlangıç dostu girişlerden birini sunar. Kitap, sezgisel kuramı kod örnekleriyle birleştirerek, üstelik sadece Python ve popüler matematik kütüphanesi NumPy’ı kullanarak, sinir ağlarını sıfırdan nasıl kuracağınızı öğretir.
Görüntü işlemeyle metinleri farklı dillere çevirmeye uzanan kullanım örneklerini kapsayan kitap, daha karmaşık çerçevelere geçmeden önce derin öğrenme yolculuğunuza başlamak için harika bir kaynaktır.
3. Neural Networks and Deep Learning
Yazar: Charu C. Aggarwal
Yıl: 2018
Neural Networks and Deep Learning, derin öğrenme dünyasına ilk adımlarını atanlar için bir başka harika kaynak. Kitap, en önemli derin öğrenme algoritmalarını teori, matematik ve Python kod örneklerinin dengeli ve erişilebilir bir kombinasyonuyla ele alıyor. Sinir ağları ile geleneksel makine öğrenmesi algoritmaları arasındaki ilişkiyi tartışıyor. Özellikle öğrenciler için uygun olan kitap, ders kitabı tarzında yazılmış; alıştırmalar, bir çözüm kılavuzu ve eğitmen slaytları içeriyor.
4. Fundamentals of Deep Learning
Yazarlar: Nithin Buduma, Nikhil Buduma ve Joe Papa
Yıl: 2017
2010’larda sinir ağları sihirli sonuçlar üretmeye başladığında, derin öğrenme yapay zekânın ön saflarına yerleşti. Bugün derin öğrenme, veri bilimindeki en yenilikçi uygulamalara güç veren, aktif bir araştırma alanı. Ancak karmaşıklığı nedeniyle, derin öğrenme çoğu zaman makine öğrenmesi ve matematikte doktora düzeyinde bilgiye sahip profesyonellere mahsus bir disiplin olarak görülüyor. Fundamentals of Deep Learning bunun aksini kanıtlıyor.
Kitap, disiplini teknik jargon olmadan tanıtmayı amaçlıyor. Pratik, Python tabanlı kod örneklerine dayanan kitap, görüntü işlemeyle metin analizinden pekiştirmeli öğrenme modelleri kurmaya kadar derin öğrenmenin en yaygın kullanım alanlarında sizi adım adım ilerletiyor.
5. Deep Learning
Yazarlar: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville
Yıl: 2016
Temel derin öğrenme kaynaklarının herhangi bir listesi bu kitap olmadan eksik kalır. Çoğu derin öğrenme rehberi kod ve pratik örnekler içerir. Buna karşılık, Goodfellow, Bengio ve Courville’in Deep Learning kitabı bütünüyle kuramsal ve son derece akademiktir; dünya çapındaki üniversitelerin derin öğrenme derslerinin bibliyografyalarında sıkça yer alır.
Kitap, genel olarak makine öğrenmesi ve özelde derin öğrenme alanına öğrencilerin ve uygulayıcıların giriş yapmasına yardımcı olmayı amaçlar. Makine öğrenmesinin temel kavramlarını, gelişimi için gereken uygulamalı matematiği, algoritmaları, derin öğrenme tekniklerini ve bu alandaki güncel araştırma eğilimlerini inceler. Ücretsiz çevrimiçi bir sürümü de burada bulabilirsiniz.
6. Deep Learning from Scratch
Yazar: Seth Weidman
Yıl: 2019
Makine öğrenmesi konusunda uzman bir veri bilimciyseniz ve derin öğrenmeye adım atmak istiyorsanız, bu kitap tam size göre. Deep Learning from Scratch, halihazırda makine öğrenmesine aşina olan veri bilimciler ve diğer veri profesyonelleri için derin öğrenmeye kapsamlı bir giriş sunar.
Derin öğrenmenin temellerinden başlayıp, sinir ağları geliştirmek için ileri kavramlara, modellere ve mimarilere hızla ilerler. Kitap, okuru kuramsal, matematiksel ve kavramsal açıklamalardan geçirerek zorlayabilir; ancak sonuçlar bir o kadar tatmin edicidir. Ayrıca popüler derin öğrenme çatısı PyTorch ile sayısız örnek içerir.
7. Deep Learning: A Practitioner's Approach
Yazarlar: Josh Patterson ve Adam Gibson
Yıl: 2017
Şirketlerin makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyle uğraşırken karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, ölçeklenebilir ve kolayca sürdürülebilir modeller geliştirmek ve devreye almaktır. Deep Learning: A Practitioner's Approach bu soruna çözüm getirmeye çalışır ve konudaki en pratik rehberlerden biri ortaya çıkar. Kitap, derin öğrenme kuramını, sektördeki en iyi uygulamaları ve akademik olmayan bir üslupla sunulan çeşitli kullanım örneklerini harmanlar.
Önemli bir not: Kitap, yazarların üretim sınıfı derin öğrenme iş akışları geliştirmek için oluşturduğu açık kaynak çerçevesi DL4J ile uygulanmış kod örnekleri içerir. DL4J Java Sanal Makinesi üzerinde çalıştığından, kitap Java’nın derin öğrenme için sunduğu olanakları denemek için de iyi bir fırsat sağlar.
8. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch
Yazarlar: Jeremy Howard ve Sylvain Gugger
Yıl: 2020
Derin öğrenme yalnızca hızla gelişen bir alan değil; aynı zamanda giderek daha erişilebilir hâle geliyor. Sezgisel, kullanıcı dostu kütüphane ve arayüzlerin gelişimi sayesinde, derin öğrenme alanında çalışmak için artık matematik ya da bilgisayar bilimlerinde doktora derecesi şart değil.
Bu araçlardan biri, en sık kullanılan derin öğrenme uygulamaları için tutarlı bir arayüz sunan ilk kütüphane fastai. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch, az matematik geçmişi, az veri ve minimum kodla derin öğrenme modelleri geliştirmeye yönelik uygulamalı bir rehberdir. Kod örneklerine ek olarak, sinir ağlarının arkasındaki bilimi anlamanıza yardımcı olacak derin öğrenme kuramını da kapsar.
9. Deep Learning Illustrated
Yazarlar: Jon Krohn, Grant Beyleveld ve Aglaé Bassens
Yıl: 2019
Bir resim bin kelimeye bedeldir. Deep Learning Illustrated’ın ardındaki fikir bu: derin öğrenmenin tekniklerini ve uygulamalarını sezgisel görsel temsillerle öğretmeyi amaçlayan benzersiz bir kaynak.
Renkli illüstrasyonlar ve karakter odaklı anlatımlarla dolu kitap, disiplinin karmaşıklığının büyük kısmını soyutlayarak onu daha geniş bir kitle için erişilebilir kılar. Teknik jargon minimum düzeydedir ve uygulamalar Python kodlu pratik Jupyter Notebook’larla desteklenir. Kitap, TensorFlow, Keras ve PyTorch dahil en popüler derin öğrenme çerçevelerinden bazılarını tanıtır.
10. Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow
Yazar: Aurélien Géron
Yıl: En son baskı 2019
Kitap, yeni başlayanlar için derin öğrenmeye pratik bir rehber sunar. Hands-on Machine Learning, Python ekosistemindeki Scikit-Learn ve TensorFlow gibi çerçeveleri kullanarak makine öğrenmesi programları geliştirmenizi öğretir. Her bölümde uygulamalı alıştırmalarla, basit doğrusal regresyondan karmaşık derin sinir ağlarına kadar çeşitli teknikleri öğrenirsiniz. Kitabın sonunda derin sinir ağları inşa edip ölçeklendirebileceksiniz.
R ile Derin Öğrenme Kitapları
R programcıları için de harika seçenekler var:
11. Deep Learning with R
Yazarlar: François Chollet, Tomasz Kalinowski ve J. J. Allaire
Yıl: 2018 (2. baskı 2022)
Derin öğrenme için sıklıkla başvurulan dil Python olsa da, R programlama dili de güçlü sinir ağları kurma yetenekleri sunar. Deep Learning with R, François Chollet’nin çok satan Deep Learning with Python kitabına dayanır. Derin öğrenme uzmanı Tomasz Kalinowski, kod ve örnekleri R diline son derece başarılı biçimde uyarlamıştır. Python kitabına benzer şekilde, Deep Learning with R hem yeni başlayanlar hem de deneyimli makine öğrenmesi uygulayıcıları için harika bir başvuru kaynağıdır.
12.
Derin Öğrenme Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
Derin öğrenme, veri bilimi araç setinin önemli bir parçasıdır. Bunu öğrenmek, kariyer olanaklarınızı artırmak ve ilgi çekici uygulamalar geliştirmek için akıllıca bir hamledir. Kitaplar, başlamak veya derin öğrenme uzmanı olmak için harika kaynaklardır; ancak başka öğrenme yollarını da düşünmelisiniz. Derin öğrenme yolculuğunuza başlamanız için aşağıdaki kaynaklara göz atın.
- +380 veri bilimi dersini kapsayan programlama, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve daha fazlasını içeren ders kataloğumuz.
- En İyi Makine Öğrenmesi kitapları hakkındaki makalemizi okuyun
- Makine Öğrenmesi Eğitimlerimize göz atın
- DataFramed podcast’ine abone olun
- Makine Öğrenmesi Cheat Sheet’imize göz atın
Konular
