Dive into Deep Learning
The same text, told at every level, in every language and look shown here. Pick, then listen or download.
The same player the product gives for your own book: the voice, the drawings as they are drawn, the text.
The open textbook used in hundreds of university courses on neural networks. Its first chapter explains what it means for a program to learn from data: models, losses, optimisation, the kinds of learning problems, and how deep learning came to win.
This is a sample: 1 of 23 chapters.
Esta es la salida, y es la idea central del capítulo. Usted no puede escribir la regla para reconocer «Oye Siri», pero sí puede reconocerla usted mismo. Así que se reúne un enorme conjunto de grabaciones y se marca cada una: esta contiene la palabra de activación, esta no.
Cuando el modelo predice un número, la pérdida habitual castiga el tamaño de cada fallo, y los fallos grandes cuentan mucho más que los pequeños.
El libro lo explica con una seta encontrada en un jardín. Un clasificador entrenado con fotografías dice que hay un veinte por ciento de probabilidad de que sea una oronja verde, la seta más mortal que existe.
Un ingenioso camino intermedio es el aprendizaje autosupervisado, en el que los datos ponen sus propios ejercicios. Oculte una palabra en una frase y pida al modelo que la adivine por las palabras de alrededor; con todo el texto del mundo para practicar, ninguna persona tiene que etiquetar nada.
Ahora el libro da un paso atrás hacia la historia, porque el deseo de aprender de los datos tiene siglos.
Reconocer objetos en fotos pasó de difícil a rutinario: en una prueba estándar, los mejores sistemas de 2010 fallaban alrededor del veintiocho por ciento de las veces, incluso con cinco intentos; en 2017 fallaban alrededor del dos por ciento.
Examples for: a curious adult with school maths who uses ChatGPT and phone apps; add one modern instance per idea, such as a chatbot, a spam filter, a recommendation feed or a voice assistant
The lectures retell the English text of d2l.ai (Cambridge University Press, 2023), GitHub d2l-ai/d2l-en by Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola, published under an open licence that allows retelling and translation. The retelling, the drawings and the voice are made by AI and checked against the book by a second model. How AI is used.
The lectures adapt the original and are released under the same licence, free to share and adapt with credit to the author and a link to this page: CC BY-SA 4.0
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