Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka otrzymuje mieszane recenzje dotyczące jej wartości w zrozumieniu głębokiego uczenia się i sieci neuronowych. Podczas gdy kilku czytelników docenia jej przystępność i praktyczne zastosowania dla początkujących, inni krytykują ją za brak głębi, słabą gramatykę i problemy z jakością tłumaczenia.
Zalety:Zapewnia dobre wprowadzenie do aplikacji głębokiego uczenia, pomocne dla początkujących, zawiera praktyczne części, które pozwalają łatwo budować sieci, niektórzy czytelnicy uznali to za wygodne i pełne przydatnych informacji.
Wady:⬤ Niewystarczająco techniczna dla niektórych
⬤ wyjaśnienia teoretyczne mogą być niewystarczające
⬤ krytykowana za słabą gramatykę i jakość tłumaczenia
⬤ niektórzy uznali ją za niezrozumiałą bez wcześniejszej wiedzy
⬤ obawy dotyczące wiarygodności autora.
(na podstawie 7 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,
Zawartość książki:
Jeśli szukasz kompletnego przewodnika dla początkujących, aby nauczyć się głębokiego uczenia z przykładami, w ciągu zaledwie kilku godzin, to musisz kontynuować czytanie.
Ta książka zagłębia się w podstawy głębokiego uczenia się dla tych, którzy są entuzjastami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dla tych, którzy widzieli filmy pokazujące systemy komputerowe przejmujące kontrolę nad światem, takie jak Terminator, lub życzliwe systemy, które czuwają nad populacją, tj. osoba interesująca, ta książka powinna być w sam raz.
Ta książka da ci podstawy tego, co pociąga za sobą głębokie uczenie się. Oznacza to frameworki używane przez programistów oraz znaczące komponenty i narzędzia używane w głębokim uczeniu, które umożliwiają rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie mowy i wirtualną pomoc. Tak, głębokie uczenie zapewnia narzędzia, dzięki którym systemy takie jak Siri stały się możliwe.
Pobierz swój egzemplarz już dziś i dowiedz się:
⬤ Głębokie uczenie wykorzystuje frameworki, które pozwalają ludziom rozwijać narzędzia, które są w stanie zaoferować lepszą abstrakcję, wraz z uproszczeniem trudnych zagadnień programistycznych. TensorFlow jest najpopularniejszym narzędziem i jest używany przez korporacyjnych gigantów, takich jak Airbus, Twitter, a nawet Google.
⬤ Książka przedstawia TensorFlow i Caffe2 jako główne frameworki wykorzystywane do rozwoju przez Google i Facebook. Facebook ilustruje Caffe2 jako jeden z lekkich i modułowych frameworków głębokiego uczenia, choć TensorFlow jest najpopularniejszy, biorąc pod uwagę jego dużą popularność, a tym samym duże forum, które pozwala na pomoc w głównych problemach.
⬤ W książce omówiono kilka komponentów i narzędzi głębokiego uczenia, takich jak sieci neuronowe.
CNN, RNN, GAN i autoenkodery. Algorytmy te tworzą bloki konstrukcyjne, które napędzają głębokie uczenie i rozwijają je.
⬤ W książce uwzględniono również kilka zastosowań, w tym chatboty i wirtualnych asystentów, które stały się głównym celem głębokiego uczenia się w przyszłości, ponieważ stanowią kolejną granicę w gromadzeniu informacji i łączności. Przedstawiono tu również Internet przedmiotów, ponieważ głębokie uczenie pozwala na integrację różnych systemów za pośrednictwem systemu sztucznej inteligencji, który jest już wykorzystywany w funkcjach domowych i samochodowych.
⬤ I wiele więcej...
Wykorzystanie nauki o danych stanowi dużą wartość dodaną dla firm i nadal będziemy obserwować rosnące zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi.
Ta książka jest prawdopodobnie jedną z najlepszych książek dla początkujących. Jest to przewodnik krok po kroku dla każdej osoby, która chce rozpocząć naukę głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji od podstaw.
Kiedy nauka o danych może zmniejszyć koszty wydatków o miliardy dolarów w naszej gospodarce, po co czekać, aby wskoczyć?
