Uczenie maszynowe z Tensorflow, wydanie drugie

Opinie czytelników

Książka jest chwalona za kompleksowe omówienie koncepcji uczenia maszynowego i praktyczne przykłady, ale spotyka się z krytyką za poleganie w dużej mierze na TensorFlow 1 pomimo wydania TensorFlow 2. Użytkownicy doceniają wciągający styl pisania i głębię informacji, zauważając jednocześnie błędy techniczne i nieaktualne treści.

Kompleksowe omówienie podstaw uczenia maszynowego, praktyczne przykłady, wciągający styl pisania, dobre wyjaśnienie kodu, dostępność dodatkowych zasobów, takich jak e-booki i aktualizacje online.

Przestarzała treść skupiona na TensorFlow 1, błędy techniczne w przykładach, wątpliwe wybory edytorskie (np. kolorowe wykresy w czerni i bieli), nierówne tempo z niewystarczającym pokryciem głębokiego uczenia.

(na podstawie 10 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Machine Learning with Tensorflow, Second Edition

Zawartość książki:

To w pełni zaktualizowane drugie wydanie Machine Learning with TensorFlow uczy podstawowych pojęć uczenia maszynowego i tego, jak wykorzystać bibliotekę TensorFlow do szybkiego tworzenia potężnych modeli ML. Poznasz podstawy algorytmów regresji, klasyfikacji i grupowania, stosując je do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań.

Nowe i poprawione treści rozszerzają zakres podstawowych algorytmów uczenia maszynowego i postępów w sieciach neuronowych, takich jak klasyfikatory identyfikacji twarzy VGG-Face i głębokie klasyfikatory mowy. Napisany przez zastępcę dyrektora ds.

technicznych NASA JPL i głównego badacza danych Chrisa Mattmanna, wszystkim przykładom towarzyszą dostępne do pobrania notatniki Jupyter, umożliwiające praktyczne doświadczenie w kodowaniu TensorFlow w Pythonie. Zakup książki drukowanej obejmuje bezpłatny eBook w formatach PDF, Kindle i ePub od Manning Publications.