Învățarea profundă

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare în învățarea profundă, concentrându-se pe fundamentele și principiile sale matematice. Deși este lăudată pentru explicațiile sale clare și profunzime, potențialii cititori ar trebui să aibă o anumită pregătire matematică pentru a înțelege pe deplin conținutul. Cu toate acestea, cartea nu este potrivită pentru cei care caută aplicații practice sau îndrumări de programare în Deep Learning.

⬤ Explicații clare și concise ale subiectelor complexe.
⬤ Se concentrează pe fundamentele matematice ale Deep Learning.
⬤ Accesibilă cititorilor cu o înțelegere de bază a algebrei și a unor calcule.
⬤ Oferă o abordare revigorantă care pune accentul pe geometrie și reprezentări vizuale.
⬤ Potrivit pentru un public larg, inclusiv ingineri software și începători.
⬤ Mulți au considerat-o utilă pentru înțelegerea conceptelor de bază înainte de a se scufunda în materiale mai complexe.

⬤ Necesită o bună înțelegere a calculului și a algebrei liniare, care ar putea să nu fie accesibile pentru toți cititorii.
⬤ Cartea nu este destinată celor care doresc să implementeze algoritmi sau software de învățare profundă.
⬤ Unii recenzenți au considerat-o dificilă în secțiunile de mijloc.
⬤ Este fizic mai mică decât se aștepta, ceea ce poate dezamăgi unii cititori.
⬤ Versiunea Kindle este considerată a fi dificil de citit din cauza problemelor de formatare.

(pe baza a 48 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Deep Learning

Conținutul cărții:

O introducere accesibilă în tehnologia inteligenței artificiale care permite viziunea pe calculator, recunoașterea vorbirii, traducerea automată și mașinile fără șofer.

Învățarea profundă este o tehnologie de inteligență artificială care permite vederea pe calculator, recunoașterea vorbirii în telefoanele mobile, traducerea automată, jocurile cu inteligență artificială, mașinile fără șofer și alte aplicații. Atunci când folosim produse de consum de la Google, Microsoft, Facebook, Apple sau Baidu, interacționăm adesea cu un sistem de învățare profundă. În acest volum din seria MIT Press Essential Knowledge, informaticianul John Kelleher oferă o introducere accesibilă și concisă, dar cuprinzătoare, în tehnologia fundamentală din centrul revoluției inteligenței artificiale.

Kelleher explică faptul că învățarea profundă permite luarea de decizii bazate pe date prin identificarea și extragerea modelelor din seturi mari de date; capacitatea sa de a învăța din date complexe face ca învățarea profundă să fie ideală pentru a profita de creșterea rapidă a volumului mare de date și a puterii de calcul. Kelleher explică, de asemenea, câteva dintre conceptele de bază ale învățării profunde, prezintă un istoric al progreselor în domeniu și discută stadiul actual al tehnologiei. El descrie cele mai importante arhitecturi de învățare profundă, inclusiv autocodurile, rețelele neuronale recurente și rețelele pe termen lung și scurt, precum și evoluțiile recente, cum ar fi rețelele generatoare adversare și rețelele de capsule. El oferă, de asemenea, o introducere cuprinzătoare (și ușor de înțeles) la cei doi algoritmi fundamentali în învățarea profundă: coborârea gradientului și backpropagation. În cele din urmă, Kelleher ia în considerare viitorul învățării profunde - tendințe majore, evoluții posibile și provocări semnificative.