Evaluare:
Cartea este o continuare cuprinzătoare a lucrării anterioare a autorului, „The 100 Page Machine Learning Book”, axată pe ingineria și aplicarea practică a învățării automate. Cartea este lăudată pentru claritatea sa, abordarea practică și capacitatea de a consolida conceptele de bază. Cu toate acestea, unii recenzenți o consideră prea elementară, lipsită de profunzime pe anumite subiecte, și există plângeri cu privire la organizarea și relevanța sa.
Avantaje:⬤ Explicații clare
⬤ cunoștințe practice
⬤ consolidarea excelentă a conceptelor
⬤ concis, dar complet
⬤ referință bună pentru cercetătorii de date care fac tranziția către roluri ML
⬤ valoros pentru înțelegerea ciclului de viață ML și a implementării producției.
⬤ Oarecum superficială și lipsită de profunzime
⬤ poate fi repetitivă față de cartea anterioară
⬤ nu este potrivită pentru începători
⬤ organizare mixtă deoarece începe să lipsească conținutul introductiv esențial
⬤ critică faptul că nu rămâne relevantă sau aprofundată pe subiectele acoperite.
(pe baza a 35 recenzii ale cititorilor)
Machine Learning Engineering
Cea mai cuprinzătoare carte despre aspectele inginerești ale construirii unor sisteme de inteligență artificială fiabile.
"Dacă intenționați să folosiți învățarea automată pentru a rezolva probleme de afaceri la scară largă, sunt încântat că ați pus mâna pe această carte. ".
-Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist la Google.
"O lucrare fundamentală despre realitatea construirii modelelor de învățare automată în producție. ".
-Karolis Urbonas, șef al departamentului de învățare automată și știință la Amazon.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)