Programarea învățării automate: De la codificare la învățarea profundă

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Programming Machine Learning” de Paolo Perrotta este foarte apreciată pentru abordarea sa clară și metodică a introducerii conceptelor de învățare automată. Ea ghidează cu succes începătorii prin elementele fundamentale ale învățării automate și ale rețelelor neuronale, fără a se baza prea mult pe bibliotecile existente, făcând subiectele complexe mai accesibile. Cu toate acestea, unii recenzenți au remarcat deficiențe în explicațiile matematice mai profunde și în anumite subiecte avansate, sugerând că ar putea să nu răspundă nevoilor celor care caută o acoperire extinsă în aceste domenii.

⬤ Introducere clară și treptată a conceptelor de învățare automată.
⬤ Explicații bune ale matematicii și codului de bază.
⬤ Abordare practică, hands-on cu exemple.
⬤ Diagrame bine ilustrate care îmbunătățesc înțelegerea.
⬤ Sprijin și implicare personalizate din partea autorului.
⬤ Ideală pentru programatorii începători și intermediari care doresc să construiască cunoștințe de bază.

⬤ Lipsește descrierea matematică aprofundată a conceptelor.
⬤ Unele capitole, precum cele despre CNN-uri, sunt considerate inadecvate.
⬤ Acoperire limitată a subiectelor avansate, care ar putea să nu îi satisfacă pe cei care caută cunoștințe complete.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning

Conținutul cărții:

Ați decis să vă apucați de învățarea automată - pentru că sunteți în căutarea unui loc de muncă, vă angajați într-un proiect nou sau pur și simplu credeți că mașinile care se conduc singure sunt grozave. Dar de unde să începeți? Este ușor să fii intimidat, chiar și ca dezvoltator de software. Vestea bună este că nu trebuie să fie atât de greu. Stăpânește învățarea automată scriind cod rând pe rând, de la programe de învățare simple până la un sistem de învățare profundă adevărat. Abordați subiectele dificile descompunându-le astfel încât să fie mai ușor de înțeles și consolidați-vă încrederea prin murdărirea mâinilor.

Dezlegați obscuritățile învățării automate, pornind de la zero și mergând până la învățarea profundă. Învățarea mecanică poate fi intimidantă, deoarece se bazează pe matematică și algoritmi pe care majoritatea programatorilor nu îi întâlnesc în activitatea lor obișnuită. Adoptați o abordare practică, scriind singur codul Python, fără biblioteci care să ascundă ceea ce se întâmplă cu adevărat. Iterați asupra proiectului dvs. și adăugați straturi de complexitate pe parcurs.

Creați o aplicație de recunoaștere a imaginilor de la zero cu învățare supravegheată. Preziceți viitorul cu ajutorul regresiei liniare. Scufundați-vă în coborârea gradientului, un algoritm fundamental care conduce cea mai mare parte a învățării automate. Creați perceptroni pentru a clasifica datele. Construiți rețele neuronale pentru a aborda seturi de date mai complexe și mai sofisticate. Antrenați și rafinați aceste rețele cu ajutorul propagării inverse și al grupării. Stratificați rețelele neuronale, eliminați supraajustarea și adăugați convoluție pentru a transforma rețeaua neuronală într-un adevărat sistem de învățare profundă.

Începeți de la început și codificați-vă drumul către măiestria învățării automate.

Ce vă trebuie:

Exemplele din această carte sunt scrise în Python, dar nu vă faceți griji dacă nu cunoașteți acest limbaj: veți deprinde foarte repede tot Python-ul de care aveți nevoie. În afară de asta, veți avea nevoie doar de computer și de creierul dvs. expert în cod.