Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka otrzymuje mieszane recenzje, a niektórzy czytelnicy uważają ją za zbyt podstawową i jedynie zbiór artykułów, podczas gdy inni doceniają ją jako cenny przewodnik dla początkujących w zrozumieniu sieci neuronowych.
Zalety:Niektórzy czytelnicy uważają ją za przydatny przewodnik dla początkujących i doskonałą książkę instruktażową dla tych, którzy są nowicjuszami w temacie.
Wady:Wielu recenzentów krytykuje książkę za to, że jest niezwykle podstawowa, stanowi kompilację artykułów technicznych i nie zapewnia dogłębnej wiedzy na temat sieci neuronowych.
(na podstawie 4 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Machine Learning: The Ultimate Guide to Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning for Beginners Who Want to Understand Applica
Zawartość książki:
3 obszerne manuskrypty w 1 książce
⬤ Machine Learning: Niezbędny przewodnik po uczeniu maszynowym dla początkujących, którzy chcą zrozumieć aplikacje, sztuczną inteligencję, eksplorację danych, duże zbiory danych i inne.
⬤ Sieci neuronowe: Niezbędny przewodnik dla początkujących po sztucznych sieciach neuronowych i ich roli w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.
⬤ Deep Learning: Niezbędny przewodnik po głębokim uczeniu się dla początkujących, którzy chcą zrozumieć, jak działają głębokie sieci neuronowe i odnoszą się do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Każdego dnia ktoś odkłada książkę o uczeniu maszynowym i rezygnuje z poznawania tego rewolucyjnego tematu.
Ilu z nich traci szansę na rozwój swojej kariery, a może nawet postęp naszego gatunku... nawet nie zdając sobie z tego sprawy?
Większość początkujących popełnia ten sam błąd, gdy po raz pierwszy zagłębia się w temat uczenia maszynowego.
Zaczynają od zasobu zawierającego zbyt wiele niemożliwych do powiązania faktów, matematyki i żargonu programistycznego, który raczej ich uśpi niż rozpali ich pasję.
Ale to się wkrótce zmieni...
Ta nowa książka na temat uczenia maszynowego wyjaśni koncepcje, metody i historię uczenia maszynowego, w tym to, w jaki sposób nasze komputery stały się znacznie potężniejsze, ale nieskończenie głupsze niż kiedykolwiek wcześniej i dlaczego każda firma technologiczna i jej babcia chcą nas śledzić 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, wysysając punkty danych z naszych urządzeń elektronicznych, które następnie są analizowane przez ich programy, które następnie stają się wirtualnymi kryształowymi kulami, przewidując nasze myśli, zanim jeszcze je mamy.
Większość książki czyta się jak science fiction, ponieważ w pewnym sensie tak jest, daleko poza tym, co przeciętny człowiek byłby skłonny uwierzyć, że się dzieje.
Oto niektóre z tematów omówionych w części 1 tej książki:
⬤ Czym jest uczenie maszynowe?
⬤ Jaki jest sens uczenia maszynowego?
⬤ Historia uczenia maszynowego.
⬤ Sieci neuronowe.
⬤ Dorównywanie ludzkiemu mózgowi.
⬤ Sztuczna inteligencja.
⬤ Sztuczna inteligencja w literaturze.
⬤ Mówiące, chodzące roboty.
⬤ Samojezdne samochody.
⬤ Osobiści asystenci aktywowani głosem.
⬤ Eksploracja danych.
⬤ Sieci społecznościowe.
⬤ Big Data.
⬤ Profile w cieniu.
⬤ Biometria.
⬤ Samoreplikujące się maszyny.
⬤ I wiele, wiele więcej.
Oto niektóre z tematów omówionych w części 2 tej książki:
⬤ Programowanie inteligentnego komputera.
⬤ Kompozycja.
⬤ Dając sieciom neuronowym nogi, na których mogą stanąć.
⬤ Wspaniałe mokre oprogramowanie.
⬤ Asystenci osobiści.
⬤ Śledzenie użytkowników w świecie rzeczywistym.
⬤ Samokierujące się sieci neuronowe.
⬤ Przejęcie pracy przez wszystkich.
⬤ Kwantowy skok w informatyce.
⬤ Ataki na sieci neuronowe.
⬤ Wojna sieci neuronowych.
⬤ Duch w maszynie.
⬤ Brak reakcji.
⬤ I wiele, wiele więcej.
Oto niektóre z tematów omówionych w części 3 tej książki:
⬤ Udoskonalanie metody naukowej.
⬤ Jak to wszystko się zaczęło.
⬤ Uspokajanie zbuntowanych duchów.
⬤ Kwantowe podejście do nauki.
⬤ Kryzys replikacji.
⬤ Rozwój mózgu maszynowego.
⬤ Przyszłość głębokiego uczenia.
⬤ Medycyna z pomocą cyfrowego dżina.
⬤ I wiele, wiele więcej.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, kliknij "kup teraz".
