Ocena:
Książka spotkała się z mieszanymi recenzjami, a niektórzy czytelnicy uważają ją za trudną i przestarzałą, podczas gdy inni doceniają jej kontekst historyczny i ogólną intencję.
Zalety:Niektórzy czytelnicy doceniają intencje stojące za książką i uważają ją za wartościową dla zrozumienia historii uczenia maszynowego. Ponadto jest ona uważana za część silnej kolekcji, gdy jest czytana z innymi pracami.
Wady:Wielu czytelników uważa książkę za trudną do zrozumienia, nawet dla osób z wcześniejszym doświadczeniem w uczeniu maszynowym. Jest postrzegana jako przestarzała, pozbawiona wystarczających wyjaśnień i wypełniona długimi zdaniami, które zaciemniają znaczenie. Czytelnicy zwracają również uwagę na niewystarczającą szczegółowość przykładów kodu i częste błędy typograficzne.
(na podstawie 3 opinii czytelników)
Zapoznaj się z głębokim uczeniem
Głębokie uczenie zapewnia środki do rozpoznawania wzorców w danych, które napędzają biznes online i media społecznościowe. Deep Learning for Dummies dostarcza informacji potrzebnych do rozwikłania tajemnicy tego tematu - i wszystkich związanych z nim technologii.
W mgnieniu oka zrozumiesz te coraz bardziej zagmatwane algorytmy i znajdziesz proste i bezpieczne środowisko do eksperymentowania z głębokim uczeniem. Książka rozwija poczucie tego, co głębokie uczenie się może zrobić na wysokim poziomie, a następnie dostarcza przykładów głównych typów aplikacji głębokiego uczenia się.
⬤ Zawiera przykładowy kod.
⬤ Zawiera rzeczywiste przykłady w przystępnym tekście.
⬤ Oferuje praktyczne ćwiczenia ułatwiające naukę.
⬤ Pokazuje, jak efektywniej wykorzystywać Deep Learning przy użyciu odpowiednich narzędzi.
Ta książka jest idealna dla tych, którzy chcą lepiej zrozumieć podstawy technologii, z których korzystamy każdego dnia.
