Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha má zmiešané hodnotenia, pokiaľ ide o jej hodnotu pre pochopenie hlbokého učenia a neurónových sietí. Zatiaľ čo viacerí čitatelia oceňujú jej prístupnosť a praktické využitie pre začiatočníkov, iní ju kritizujú za nedostatočnú hĺbku, zlú gramatiku a problémy s kvalitou prekladu.
Výhody:Poskytuje dobrý úvod do aplikácií hlbokého učenia, je užitočná pre začiatočníkov, obsahuje praktické časti, ktoré umožňujú jednoduché budovanie sietí, niektorí čitatelia ju považovali za vhodnú a plnú užitočných informácií.
Nevýhody:⬤ Pre niektorých nie je dostatočne technická
⬤ teoretické vysvetlenia môžu byť nedostatočné
⬤ kritizovaná pre zlú gramatiku a kvalitu prekladu
⬤ niektorí ju považovali za nezrozumiteľnú bez predchádzajúcich znalostí
⬤ vyjadrené obavy o dôveryhodnosť autora.
(na základe 7 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,
Obsah knihy:
Ak hľadáte úplného sprievodcu pre začiatočníkov, ako sa naučiť hlboké učenie s príkladmi za niekoľko hodín, potom musíte pokračovať v čítaní.
Táto kniha sa zaoberá základmi hlbokého učenia pre tých, ktorí sú nadšencami v oblasti strojového učenia a umelej inteligencie. Pre tých, ktorí videli filmy, v ktorých počítačové systémy ovládajú svet, ako napríklad Terminátor, alebo benevolentné systémy, ktoré dohliadajú na obyvateľstvo, teda Person of Interest, by to malo byť niečo pre vás.
Táto kniha vám poskytne základy toho, čo hlboké učenie zahŕňa. To znamená rámce používané programátormi a významné komponenty a nástroje používané v hlbokom učení, ktoré umožňujú rozpoznávanie tváre, reči a virtuálnu asistenciu. Áno, hlboké učenie poskytuje nástroje, vďaka ktorým sa stali možnými systémy ako Siri.
Vezmite si svoju kópiu ešte dnes a naučte sa:
⬤ Hlboké učenie využíva rámce, ktoré umožňujú ľuďom vyvíjať nástroje, ktoré sú schopné ponúknuť lepšiu abstrakciu spolu so zjednodušením ťažkých programátorských problémov. TensorFlow je najobľúbenejší nástroj a používajú ho firemné giganty, ako napríklad Airbus, Twitter a dokonca aj Google.
⬤ Kniha ilustruje TensorFlow a Caffe2 ako hlavné frameworky, ktoré používajú na vývoj spoločnosti Google a Facebook. Facebook ilustruje Caffe2 ako jeden z ľahkých a modulárnych frameworkov hlbokého učenia, hoci TensorFlow je najpopulárnejší, vzhľadom na to, že má veľkú popularitu, a teda aj veľké fórum, ktoré umožňuje pomoc pri hlavných problémoch.
⬤ Kniha sa zaoberá viacerými komponentmi a nástrojmi hlbokého učenia, ako sú napríklad neurónové siete.
CNN, RNN, GAN a autokodéry. Tieto algoritmy vytvárajú stavebné bloky, ktoré poháňajú hlboké učenie a posúvajú ho dopredu.
⬤ Kniha sa zaoberá aj niekoľkými aplikáciami vrátane chatbotov a virtuálnych asistentov, ktoré sa stali hlavným predmetom záujmu hlbokého učenia do budúcnosti, pretože predstavujú ďalšiu hranicu v zhromažďovaní informácií a prepojení. Zastúpený je tu aj internet vecí, keďže hlboké učenie umožňuje integráciu rôznych systémov prostredníctvom systému umelej inteligencie, ktorý sa už využíva pre funkcie domácnosti a automobilov.
⬤ A ešte oveľa viac...
Využívanie dátovej vedy prináša podnikom veľkú pridanú hodnotu a potreba dátových vedcov bude aj naďalej rásť.
Táto kniha je pravdepodobne jednou z najlepších kníh pre začiatočníkov. Je to sprievodca krok za krokom pre každého, kto sa chce začať učiť hlboké učenie a umelú inteligenciu od základov.
Keď dátová veda môže znížiť náklady na výdavky v našom hospodárstve o miliardy dolárov, prečo čakať, kým sa do toho pustíte?
