Evaluare:
Cartea este bine primită de mulți cititori pentru abordarea cuprinzătoare și captivantă a învățării profunde, fiind potrivită atât pentru începători, cât și pentru profesioniști. Cu toate acestea, s-a confruntat și cu critici pentru faptul că este laconică și lipsită de explicații intuitive, ceea ce o face mai puțin potrivită ca text introductiv pentru noii veniți. Au existat, de asemenea, preocupări cu privire la disponibilitatea codului suplimentar promis, deși această problemă pare să fi fost rezolvată.
Avantaje:⬤ Bine scris și captivant
⬤ oferă o bază solidă în AI și deep learning
⬤ descompune eficient conceptele complexe
⬤ bun atât pentru începători, cât și pentru profesioniști
⬤ include ilustrații utile
⬤ acoperă o varietate de subiecte și aplicații în deep learning.
⬤ Prezentarea poate fi laconică și îi lipsesc explicațiile intuitive
⬤ unele secțiuni insistă asupra calculelor de bază, în timp ce altele trec cu vederea detalii importante
⬤ nu este potrivit ca text introductiv pentru începătorii absoluți
⬤ probleme inițiale cu disponibilitatea codului complementar.
(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)
Science of Deep Learning
Acest ghid actualizat pentru învățarea profundă este destinat studenților în informatică, inginerie electrică, știința datelor, statistică și OR, precum și cercetătorilor din mediul academic și din industrie.
Subiectele de ultimă oră includ transformatoare, GNN-uri, VAE-uri și RL profund. Codul complementar și sute de exerciții cu soluții sunt furnizate pe site.
© 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)