Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea primește recenzii mixte cu privire la valoarea sa în înțelegerea învățării profunde și a rețelelor neuronale. În timp ce mai mulți cititori îi apreciază accesibilitatea și aplicațiile practice pentru începători, alții o critică pentru lipsa de profunzime, gramatica slabă și problemele cu calitatea traducerii.
Avantaje:Oferă o bună introducere în aplicațiile de învățare profundă, utilă pentru începători, conține părți practice care permit construirea de rețele cu ușurință, unii cititori au considerat-o convenabilă și plină de informații utile.
Dezavantaje:⬤ Nu este suficient de tehnică pentru unii
⬤ explicațiile teoretice pot fi insuficiente
⬤ criticată pentru gramatica și calitatea slabă a traducerii
⬤ unii au considerat-o de neînțeles fără cunoștințe prealabile
⬤ au fost exprimate îngrijorări cu privire la credibilitatea autorului.
(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,
Conținutul cărții:
Dacă sunteți în căutarea unui ghid complet pentru începători pentru a învăța deep learning cu exemple, în doar câteva ore, atunci trebuie să continuați să citiți.
Această carte aprofundează elementele de bază ale învățării profunde pentru cei care sunt entuziaști în ceea ce privește toate lucrurile legate de învățarea automată și inteligența artificială. Pentru cei care au văzut filme în care sistemele informatice preiau controlul asupra lumii, cum ar fi Terminator, sau sisteme binevoitoare care supraveghează populația, cum ar fi Person of Interest, această carte ar trebui să fie chiar pe gustul vostru.
Această carte vă va oferi elementele de bază despre ceea ce presupune învățarea profundă. Aceasta înseamnă cadrele utilizate de programatori și componentele și instrumentele semnificative utilizate în învățarea profundă, care permit recunoașterea facială, recunoașterea vorbirii și asistența virtuală. Da, învățarea profundă oferă instrumentele prin care sisteme precum Siri au devenit posibile.
Ia-ți copia astăzi și învață:
⬤ Învățarea profundă utilizează cadre care permit oamenilor să dezvolte instrumente care sunt capabile să ofere o mai bună abstractizare, împreună cu simplificarea problemelor dificile de programare. TensorFlow este cel mai popular instrument și este utilizat de giganți corporativi precum Airbus, Twitter și chiar Google.
⬤ Cartea ilustrează TensorFlow și Caffe2 ca fiind cadrele principale care sunt utilizate pentru dezvoltare de Google și Facebook. Facebook ilustrează Caffe2 ca unul dintre cadrele ușoare și modulare de învățare profundă, deși TensorFlow este cel mai popular, având în vedere că are o mare popularitate și, prin urmare, un forum mare, care permite asistență cu privire la principalele probleme.
⬤ Cartea ia în considerare mai multe componente și instrumente de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale.
CNN-uri, RNN-uri, GAN-uri și auto-encodere. Acești algoritmi creează elementele de bază care propulsează învățarea profundă și o fac să progreseze.
⬤ Cartea ia în considerare, de asemenea, mai multe aplicații, inclusiv chatbots și asistenți virtuali, care au devenit obiectivul principal al învățării profunde în viitor, deoarece reprezintă următoarea frontieră în colectarea informațiilor și conectivitate. Internetul obiectelor este, de asemenea, reprezentat aici, deoarece învățarea profundă permite integrarea diferitelor sisteme prin intermediul unui sistem de inteligență artificială, care este deja utilizat pentru funcțiile casnice și auto.
⬤ Și multe altele...
Utilizarea științei datelor adaugă multă valoare întreprinderilor și vom continua să asistăm la o creștere a nevoii de oameni de știință în domeniul datelor.
Această carte este probabil una dintre cele mai bune cărți pentru începători. Este un ghid pas cu pas pentru orice persoană care dorește să înceapă să învețe deep learning și inteligența artificială de la zero.
Când știința datelor poate reduce costurile de cheltuieli cu miliarde de dolari în economia noastră, de ce să așteptați să vă lansați?
