Evaluare:
Cartea a primit recenzii mixte, unii considerând-o informativă, în timp ce alții i-au criticat complexitatea și problemele de traducere. Cartea este remarcată pentru faptul că are elemente grafice bune, dar mulți au considerat că nu este potrivită pentru începătorii absoluți din cauza jargonului tehnic și a explicațiilor insuficiente.
Avantaje:Cartea conține multe elemente grafice, este relativ ieftină și prezintă câteva exemple concrete care ajută la dezvoltarea unei înțelegeri a subiectului. Cartea este bine structurată și este considerată o bună introducere pentru cei care au anumite cunoștințe de bază.
Dezavantaje:Cartea nu este potrivită pentru începătorii absoluți; include de la început multă terminologie tehnică și explicații complexe, ceea ce o face copleșitoare. Designul textului este, de asemenea, criticat, iar traducerea este adesea slabă, ducând la confuzie și pierderea sensului.
(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)
Sunteți gata să dezvoltați o instanță GPU și să analizați petabytes de date? Doriți să adăugați „machine learning” la profilul dumneavoastră LinkedIn?
Ei bine, așteaptă un minut....
Înainte de a vă îmbarca în călătoria dvs. în lumea învățării automate, trebuie să înțelegeți mai întâi câteva teorii și principii statistice importante.
În cartea „Machine Learning for Absolute Beginners”, veți învăța elementele de bază ale învățării automate și cum să vă codificați propriul model predictiv folosind un set de date privind proprietățile pentru a prezice prețurile proprietăților.
Această carte este scrisă și concepută pentru începători absoluți. Aceasta înseamnă că nu sunt necesare cunoștințe de programare. Acolo unde sunt introduși algoritmi, sunt adăugate explicații clare și exemple vizuale pentru a o face simplă și atractivă, astfel încât să vă puteți ocupa de ea acasă.
Amintiți-vă că această carte a fost publicată pentru prima dată în limba engleză în 2017 (Machine Learning for Absolute Beginners) și a fost tradusă în limba germană în 2018.
© 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)