Învățarea profundă

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Deep Learning” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio și Aaron Courville este lăudată pentru acoperirea cuprinzătoare a subiectelor avansate din învățarea profundă, oferind o perspectivă unică și o înțelegere profundă a domeniului. Cu toate acestea, cartea este criticată pentru calitatea slabă a imprimării, orientarea neclară a publicului și prezentarea matematică densă, ceea ce o face mai puțin accesibilă începătorilor.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a subiectelor de învățare profundă și a cercetărilor recente.
⬤ Explicații excelente ale conceptelor avansate.
⬤ Includerea fundamentelor teoretice alături de considerații practice.
⬤ Scrisă de experți de top în domeniu.
⬤ Structură bine organizată, împărțită în concepte matematice, tehnici și aplicații.

⬤ Notația matematică densă poate face conceptele simple greu de înțeles.
⬤ Presupune o pregătire solidă în algebră liniară și calcul, ceea ce poate îndepărta începătorii.
⬤ Unii cititori consideră că stilul de scriere este sec și lipsit de cursivitate pedagogică.
⬤ Calitatea imprimării și a legării unor ediții este slabă.
⬤ Publicul țintă neclar; este posibil să nu servească în mod eficient practicienilor care caută aplicații practice.

(pe baza a 673 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Deep Learning

Conținutul cărții:

O introducere într-o gamă largă de subiecte din învățarea profundă, care acoperă contextul matematic și conceptual, tehnicile de învățare profundă utilizate în industrie și perspectivele de cercetare.

„Scrisă de trei experți în domeniu, Deep Learning este singura carte cuprinzătoare pe această temă.”.

--Elon Musk, copreședinte al OpenAI; cofondator și CEO al Tesla și SpaceX.

Învățarea profundă este o formă de învățare automată care permite calculatoarelor să învețe din experiență și să înțeleagă lumea în termenii unei ierarhii de concepte. Deoarece computerul acumulează cunoștințe din experiență, nu este nevoie ca un operator uman de calculator să specifice în mod formal toate cunoștințele de care are nevoie computerul. Ierarhia conceptelor permite computerului să învețe concepte complicate prin construirea lor din cele mai simple; un grafic al acestor ierarhii ar avea multe straturi. Această carte prezintă o gamă largă de subiecte din domeniul învățării profunde.

Textul oferă o bază matematică și conceptuală, acoperind concepte relevante din algebra liniară, teoria probabilităților și teoria informației, calculul numeric și învățarea automată. Acesta descrie tehnicile de învățare profundă utilizate de practicieni în industrie, inclusiv rețelele cu avans profund, regularizarea, algoritmii de optimizare, rețelele convoluționale, modelarea secvențelor și metodologia practică; și analizează aplicații precum prelucrarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii, viziunea computerizată, sistemele de recomandare online, bioinformatica și jocurile video. În cele din urmă, cartea oferă perspective de cercetare, acoperind subiecte teoretice precum modelele factoriale liniare, autoencoderii, învățarea reprezentării, modelele probabilistice structurate, metodele Monte Carlo, funcția de partiție, inferența aproximativă și modelele generative profunde.

Învățarea profundă poate fi utilizată de studenții universitari sau absolvenți care intenționează să facă carieră în industrie sau în cercetare, precum și de inginerii software care doresc să înceapă să utilizeze învățarea profundă în produsele sau platformele lor. Un site web oferă materiale suplimentare atât pentru cititori, cât și pentru instructori.