Ocena:
Książka „Deep Learning” autorstwa Iana Goodfellowa, Yoshua Bengio i Aarona Courville'a jest chwalona za kompleksowe omówienie zaawansowanych tematów uczenia głębokiego, zapewniając unikalną perspektywę i dogłębny wgląd w tę dziedzinę. Jest jednak krytykowana za niską jakość druku, niejasne ukierunkowanie na odbiorców i gęstą prezentację matematyczną, co czyni ją mniej przystępną dla początkujących.
Zalety:⬤ Wszechstronne omówienie tematów głębokiego uczenia i najnowszych badań.
⬤ Doskonałe wyjaśnienia zaawansowanych koncepcji.
⬤ Uwzględnienie podstaw teoretycznych wraz z praktycznymi rozważaniami.
⬤ Napisana przez czołowych ekspertów w tej dziedzinie.
⬤ Dobrze zorganizowana struktura podzielona na koncepcje matematyczne, techniki i zastosowania.
⬤ Gęsta notacja matematyczna może utrudniać zrozumienie prostych pojęć.
⬤ Zakłada solidne podstawy algebry liniowej i rachunku różniczkowego, co może zrazić początkujących.
⬤ Niektórzy czytelnicy uważają, że styl pisania jest suchy i pozbawiony pedagogicznej płynności.
⬤ Jakość druku i oprawy niektórych wydań jest niska.
⬤ Niejasna grupa docelowa; może nie służyć praktykom poszukującym praktycznych zastosowań.
(na podstawie 673 opinii czytelników)
Deep Learning
Wprowadzenie do szerokiego zakresu tematów związanych z uczeniem głębokim, obejmujące podstawy matematyczne i koncepcyjne, techniki uczenia głębokiego stosowane w przemyśle oraz perspektywy badawcze.
"Napisana przez trzech ekspertów w tej dziedzinie, Deep Learning jest jedyną kompleksową książką na ten temat."
Elon Musk, współprzewodniczący OpenAI; współzałożyciel i dyrektor generalny Tesli i SpaceX.
Uczenie głębokie to forma uczenia maszynowego, która umożliwia komputerom uczenie się na podstawie doświadczenia i rozumienie świata w kategoriach hierarchii pojęć. Ponieważ komputer gromadzi wiedzę na podstawie doświadczenia, nie ma potrzeby, aby operator komputera formalnie określał całą wiedzę, której potrzebuje komputer. Hierarchia pojęć pozwala komputerowi uczyć się skomplikowanych pojęć poprzez budowanie ich z prostszych; wykres tych hierarchii byłby głęboki na wiele warstw. Ta książka wprowadza szeroki zakres tematów w głębokim uczeniu się.
Tekst oferuje podstawy matematyczne i koncepcyjne, obejmujące odpowiednie koncepcje algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i teorii informacji, obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego. Opisuje techniki głębokiego uczenia wykorzystywane przez praktyków w przemyśle, w tym głębokie sieci sprzężone, regularyzację, algorytmy optymalizacji, sieci konwolucyjne, modelowanie sekwencji i praktyczną metodologię; i bada takie zastosowania, jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy, wizja komputerowa, systemy rekomendacji online, bioinformatyka i gry wideo. Wreszcie, książka oferuje perspektywy badawcze, obejmujące takie tematy teoretyczne, jak liniowe modele czynnikowe, autoenkodery, uczenie się reprezentacji, ustrukturyzowane modele probabilistyczne, metody Monte Carlo, funkcja partycji, przybliżone wnioskowanie i głębokie modele generatywne.
Deep Learning może być wykorzystywany przez studentów studiów licencjackich lub magisterskich planujących karierę w przemyśle lub badaniach, a także przez inżynierów oprogramowania, którzy chcą rozpocząć korzystanie z głębokiego uczenia się w swoich produktach lub platformach. Strona internetowa oferuje materiały uzupełniające zarówno dla czytelników, jak i instruktorów.
