Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea are recenzii mixte, unii cititori considerând-o nefolositoare pentru dezvoltatorii care caută cunoștințe practice de programare, în timp ce alții apreciază cadrul său teoretic pentru înțelegerea conceptelor de învățare automată. Preocupările legate de claritatea materialului și de lipsa exemplelor de codare par a fi importante, în special pentru cei cu experiență în programare care doresc să aplice învățarea automată.
Avantaje:Unii cititori au considerat că această carte oferă o bună înțelegere teoretică a învățării automate, oferind perspective asupra problemelor potențiale atunci când se abordează ML. Ea poate ajuta cititorii să evalueze dacă sunt pregătiți să accepte aceste provocări pe baza cunoștințelor lor existente.
Dezavantaje:Mulți recenzenți au criticat cartea pentru că se referă mai mult la discuții decât la codificare, nu are claritate în explicații și nu oferă suficiente exemple practice. Ea nu indică în mod clar versiunea necesară de Visual Studio pentru finalizarea exercițiilor, iar mulți s-au simțit mai degrabă confuzi decât luminați după lectură.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Introducing Machine Learning
Conținutul cărții:
Stăpâniți conceptele de învățare automată și dezvoltați soluții din lumea reală
Învățarea mecanică oferă oportunități imense, iar Introducere în învățarea mecanică oferă cunoștințe practice pentru a profita la maximum de acestea. Dino și Francesco Esposito încep cu o prezentare rapidă a fundamentelor inteligenței artificiale și a etapelor de bază ale oricărui proiect de învățare automată. Apoi, ei prezintă puternica bibliotecă ML.NET de la Microsoft, inclusiv capacitățile de procesare, formare și evaluare a datelor. Ei prezintă familii de algoritmi care pot fi instruiți pentru a rezolva probleme din viața reală, precum și tehnici de învățare profundă care utilizează rețele neuronale. Autorii concluzionează prin introducerea unor servicii de execuție valoroase disponibile prin intermediul platformei cloud Azure și analizează viziunea de afaceri pe termen lung pentru învățarea automată.
- Dino Esposito și Francesco Esposito, de 14 ori MVP Microsoft, vă ajută.
- Explorați ceea ce se știe despre modul în care oamenii învață și despre modul în care este construit software-ul inteligent.
- Descoperiți ce probleme poate rezolva învățarea automată.
- Înțelegeți procesul de învățare automată: etapele care conduc la un model livrabil.
- Folosiți AutoML pentru a selecta automat cea mai bună conductă pentru orice problemă și set de date.
- Stăpâniți ML.NET, implementați conducta sa și aplicați sarcinile și algoritmii săi.
- Explorați bazele matematice ale învățării automate.
- Faceți predicții, îmbunătățiți procesul decizional și aplicați metode probabilistice.
- Grupați datele prin clasificare și clusterizare.
- Învățați elementele de bază ale învățării profunde, inclusiv proiectarea rețelelor neuronale.
- Profitați de serviciile AI cloud pentru a construi mai rapid soluții mai bune în lumea reală.
Despre această carte
- Pentru profesioniștii care doresc să construiască aplicații de învățare automată: atât dezvoltatori care au nevoie de competențe în știința datelor, cât și cercetători în știința datelor care au nevoie de competențe de programare relevante.
- Include exemple de scenarii de codare a învățării automate construite utilizând biblioteca ML.NET.
