Evaluare:
Cartea este foarte apreciată pentru capacitatea sa de a simplifica concepte complexe de învățare automată, făcând-o accesibilă pentru începători. Mulți cititori apreciază explicațiile clare ale autorului și stilul de scriere captivant, împreună cu caracteristici unice precum animațiile care ajută la înțelegere.
Avantaje:Simplifică concepte complexe de ML, ușor de citit, captivant și distractiv, utilizează animații pentru a ilustra procesele de învățare, oferă exemple utile.
Dezavantaje:Niciun contra specific menționat în recenzii.
(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)
Machine Learning, Animated
Lansarea ChatGPT a dat startul unei curse a înarmărilor în domeniul învățării automate (ML), însă ML a fost descrisă și ca o cutie neagră și foarte greu de înțeles. Machine Learning, Animated vă ajută să pătrundeți în conceptele de bază ale ML și sintetizează procesul de învățare în trei cuvinte: inițializare, ajustare și repetare. Acest lucru este ilustrat pas cu pas cu animații pentru a arăta cum învață mașinile: de la valorile inițiale ale parametrilor la ajustarea fiecărui pas, până la parametrii și predicțiile convergente finale.
Această carte îi învață pe cititori să își creeze propriile rețele neuronale cu straturi dense și convoluționale și să le utilizeze pentru a face clasificări binare și multi-categorii. Cititorii vor învăța cum să construiască strategii de joc de învățare profundă și să le combine cu învățarea prin întărire, fiind martorii unor AI care ating performanțe supraomenești în jocuri Atari precum Breakout, Space Invaders, Seaquest și Beam Rider.
Scrisă într-un stil clar și concis, ilustrată cu animații și imagini, această carte este deosebit de atrăgătoare pentru cititorii care nu au cunoștințe de informatică, matematică sau statistică.
Accesați depozitul cărții la: https: //github.com/markhliu/MLA.
© 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)