Livres à propos du Deep Learning

Pour en savoir plus sur le Deep Learning, il existe des superbes sites, d’excellents tutoriels, des vidéos incroyables et des cours en ligne vraiment bien réalisés (voire ma série sur Coursera).

Mais en ce qui me concerne, je trouve le papier parfois plus agréable. Du coup, j’imprime pas mal de papier, en particulier ceux qu’on peut trouver sur Arxiv. Il faudrait que j’en parle un jour.

C’est pourquoi aussi je m’achète des tonnes de bouquins. Vraiment beaucoup. Plus que je ne peux en lire en fait. Je crois que je me prépare une retraite studieuse. J’ai presque hâte. Pourtant j’en suis loin.

Des livres sur les mathématiques, les sciences, en particulier la relativité et la physique quantique, pas mal de livres de science fiction (je suis fan de Peter F. Hamilton, et depuis peu, du duo incroyable qui se cache derrière le prête nom James S.A. Corey).

Mais voilà. De temps en temps, je me dis qu’imprimer des papiers sur les réseaux de neurones, ça ne suffit pas. J’ai besoin de mieux comprendre la pensée de toutes ces personnes qui font la recherche aujourd’hui.

À cette fin, on ne peut clairement pas se passer du livre de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Arron Courville : Deep Learning. C’est technique comme j’aime. Bon pour tout dire, c’est même parfois très compliqué. Il m’a fallut m’y reprendre à plusieurs fois et j’ai laissé quelques partie pour plus tard.

Bref, c’est un livre précis et une excellente introduction à la technologie. En plus il est accessible gratuitement sur le site du livre. Enfin, combiné à la lecture de plusieurs vidéos et autres articles, l’explication de certains algoritmes dans ce livre sont bien plus simples à comprendre qu’ailleurs.

Et puis j’ai acheté aussi Deep Learning with Python de François Cholet. François est le créateur de Keras et chercheur chez Google AI. Il est presque impossible de ne pas savoir ce qu’est Keras. Mais ça n’est pas tout, car ce livre a la bonne idée de nous faire comprendre des concepts au travers d’exemples simples.

Il y a aussi ce livre d’Aurélien Géron : “Deep Learning avec TensorFlow”. C’est la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow. Aurélien, qui a bossé chez Google, sur Youtube, y parle d’autoencodeur, de reinforcement learning, de réseaux convolutifs, de LSTM, RNN, etc … autour de Tensorflow. Un vrai régal.

Et puis bon, avec mon travail chez Mediawen, il est impossible de faire l’impasse sur le NLP. Du coup, Natural Language Processing with Python m’a semblé intéressant. C’est une bonne introduction. Mais là, les choses vont vraiment très vite.

Et puis le premier que j’ai acheté, c’était Fundamentals of Deep Learning. C’était une très bonne introduction. Par contre j’ai voulu reprendre les exemples qui étaient dedans, et j’ai trouvé plusieurs erreurs. C’est dommage. Je m’en suis sorti au final, mais quand même.

Voilà pour le moment …

AP