Ocena:
Książka stanowi praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego z ML.NET, skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych programistów C#. Zawiera jasne instrukcje, fragmenty kodu i przykłady, ale brakuje jej głębi w koncepcjach uczenia maszynowego i ma problemy z przejrzystością przykładów kodu i formatowaniem. Czytelnicy mogą znaleźć repozytorium GitHub przydatne do uzyskania dostępu do sformatowanego kodu.
Zalety:⬤ Jasne i zwięzłe instrukcje dotyczące konfigurowania ML.NET w Visual Studio.
⬤ Zawiera praktyczne przykłady i przejście od koncepcji teoretycznych do praktycznych zastosowań.
⬤ Dobra dla początkujących z podstawową znajomością języka C#, oferująca wskazówki dotyczące implementacji algorytmów uczenia maszynowego.
⬤ Dobrze skonstruowane rozdziały i łatwy do zrozumienia język.
⬤ Dostęp do repozytorium GitHub z całym kodem źródłowym, przydatny jako punkt odniesienia.
⬤ Powierzchowne omówienie koncepcji uczenia maszynowego, brak głębi.
⬤ Przykłady kodu są często źle dopasowane i mogą dezorientować czytelników.
⬤ Zakłada umiarkowaną znajomość języka C#, co stanowi barierę dla początkujących.
⬤ Pewne nieścisłości w treści, takie jak odniesienia do kolorów na wykresach, które są prezentowane w czerni i bieli.
⬤ Poleganie na repozytorium GitHub w celu uzyskania dobrze sformatowanego kodu zmniejsza samodzielną wartość książki.
(na podstawie 10 opinii czytelników)
Hands-On Machine Learning with ML.NET
Dzięki tej książce nauczysz się tworzyć aplikacje ML.
NET poprzez badanie różnych modeli uczenia maszynowego przy użyciu kodu C#. Omówione zostaną tematy od poziomu podstawowego do zaawansowanego, z wykorzystaniem objaśnień krok po kroku i podejścia opartego na przykładach.
Dowiesz się o integracji TensorFlow w aplikacjach ML. NET w celu rozszerzenia możliwości modeli uczenia maszynowego.
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)