Hodnocení:
Kniha se setkala s různými ohlasy, někteří ji chválí za srozumitelnost a přístupnost jako úvod do strojového učení, zatímco jiní ji kritizují za používání žargonu bez řádného vysvětlení.
Klady:⬤ Jasný a jednoduchý styl psaní
⬤ slouží jako dobrý úvod do strojového učení
⬤ vřele doporučujeme pro začátečníky
⬤ nabízí velkou hodnotu.
⬤ Používá žargon bez patřičných vysvětlení
⬤ postrádá hloubku obsahu
⬤ pro některé čtenáře je obtížné pochopit pojmy.
(na základě 4 hodnocení čtenářů)
Machine Learning For Beginners: An Introduction for Beginners, Why Machine Learning Matters Today and How Machine Learning Networks, Algorithms, Conce
Pokud hledáte způsob, jak se stát odborníkem na strojové učení, pak čtěte dál...
Strojové učení je neuvěřitelně hutné téma. Je těžké si představit jeho zhuštění do snadno čitelného a stravitelného formátu. Tato kniha si však klade za cíl přesně to udělat.
V průběhu této knihy se budeme věnovat mnoha různým aspektům strojového učení, například:.
⬤ Různé typy algoritmů učení, které můžete očekávat, že se s nimi setkáte.
⬤ Četné aplikace strojového učení.
⬤ Budoucnost strojového učení.
⬤ Co jsou to neuronové sítě a hluboké učení.
⬤ Nejlepší postupy pro osvojení strojového učení.
⬤ S jakými jazyky a knihovnami pracovat.
⬤ Různé typy strojového učení a jejich rozdíly.
⬤ Různé problémy, které můžete řešit pomocí algoritmů strojového učení.
⬤ A mnoho dalšího...
Začneme od nuly a postupně se propracujeme všemi koncepty, které jsou pro strojové učení klíčové. Na konci této knihy budete mít pocit, že nesmírně pevně chápete, co je strojové učení, jak ho lze využít a hlavně, jak může změnit svět. Budete také rozumět logice algoritmů a tomu, čeho chtějí dosáhnout.
Neztrácejte čas prací s knihou, která vám už tak složité téma jen ještě více zkomplikuje. Vezměte si tuto knihu a naučte se vše, co potřebujete vědět, během chvilky.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)