Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha má smíšené hodnocení, pokud jde o její hodnotu pro pochopení hlubokého učení a neuronových sítí. Zatímco někteří čtenáři oceňují její přístupnost a praktické využití pro začátečníky, jiní ji kritizují za nedostatečnou hloubku, špatnou gramatiku a problémy s kvalitou překladu.
Klady:Poskytuje dobrý úvod do aplikací hlubokého učení, je užitečná pro začátečníky, obsahuje praktické části, které umožňují snadné budování sítí, někteří čtenáři ji považovali za vhodnou a plnou užitečných informací.
Zápory:⬤ Pro některé nedostatečně odborná
⬤ teoretická vysvětlení mohou být nedostatečná
⬤ kritizována pro špatnou gramatiku a kvalitu překladu
⬤ někteří ji považovali za nesrozumitelnou bez předchozích znalostí
⬤ vyjádřeny obavy o důvěryhodnost autora.
(na základě 7 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Deep Learning for Beginners: A comprehensive introduction of deep learning fundamentals for beginners to understanding frameworks, neural networks,
Obsah knihy:
Pokud hledáte úplného průvodce pro začátečníky, jak se naučit hluboké učení na příkladech během několika hodin, pak musíte pokračovat ve čtení.
Tato kniha se zabývá základy hlubokého učení pro ty, kteří jsou nadšenci do všeho, co se týká strojového učení a umělé inteligence. Pro ty, kteří viděli filmy, v nichž počítačové systémy ovládly svět, jako je Terminátor, nebo benevolentní systémy, které dohlížejí na obyvatelstvo, tedy Person of Interest, by to mělo být to pravé pro vás.
Tato kniha vám poskytne základy toho, co hluboké učení obnáší. To znamená rámce používané programátory a významné komponenty a nástroje používané v hlubokém učení, které umožňují rozpoznávání obličeje, řeči a virtuální asistenci. Ano, hluboké učení poskytuje nástroje, díky nimž se staly možnými systémy, jako je Siri.
Vezměte si svou kopii ještě dnes a naučte se:
⬤ Hluboké učení využívá rámce, které lidem umožňují vyvíjet nástroje, jež jsou schopny nabídnout lepší abstrakci spolu se zjednodušením obtížných programátorských otázek. Nejoblíbenějším nástrojem je TensorFlow, který využívají firemní giganti, jako je Airbus, Twitter, a dokonce i Google.
⬤ Kniha ilustruje TensorFlow a Caffe2 jako hlavní frameworky, které pro vývoj používají společnosti Google a Facebook. Facebook ilustruje Caffe2 jako jeden z lehkých a modulárních frameworků pro hluboké učení, i když TensorFlow je nejpopulárnější, vzhledem k tomu, že má velkou popularitu, a tedy i velké fórum, které umožňuje pomoc při řešení hlavních problémů.
⬤ Kniha se zabývá několika komponentami a nástroji hlubokého učení, jako jsou neuronové sítě.
CNN, RNN, GAN a autokodéry. Tyto algoritmy vytvářejí stavební kameny, které pohánějí hluboké učení a posouvají ho kupředu.
⬤ Kniha se také zabývá několika aplikacemi, včetně chatbotů a virtuálních asistentů, které se staly hlavním předmětem zájmu hlubokého učení do budoucna, protože představují další hranici ve shromažďování informací a propojení. Zastoupen je zde také internet věcí, protože hluboké učení umožňuje integraci různých systémů prostřednictvím systému umělé inteligence, který se již využívá pro funkce domácnosti a automobilu.
⬤ A ještě mnohem více...
Využití datové vědy přináší podnikům velkou přidanou hodnotu a potřeba datových vědců bude i nadále růst.
Tato kniha je pravděpodobně jednou z nejlepších knih pro začátečníky. Je to průvodce krok za krokem pro každého, kdo se chce začít učit hluboké učení a umělou inteligenci od nuly.
Když může datová věda snížit náklady na výdaje v naší ekonomice o miliardy dolarů, proč čekat, až se do toho vrhnete?" Pozn. překl.
