Глубокое обучение отзывы на книгу Екатерина Архангельская, Артур Кадурин, Сергей Николенко: мнения и оценки в Читай-городе

Отзывы на произведение: Глубокое обучение

Сергей Николенко, Екатерина Архангельская, Артур Кадурин

· 6 отзывов
Глубокое обучение
2 199 ₽
2 639 ₽ -17%

Мягкий переплёт

Сначала новые
Мягкая обложкаМягкая обложка
Мягкая обложкаМягкая обложка
В первой части разбирается революция глубокого обучения, виды машинного обучения, особенности человеческого мозга и границы нейробиологии. Далее идут главы про перцептроны, сверточные сети, рекуррентные модели и автокодировщики. Мне понравился пример распознавания рукописных цифр на TensorFlow: простой и наглядный. Для тех кто хочет окунуться в ИИ это отличный старт.
Мягкая обложкаМягкая обложка
Мягкая обложкаМягкая обложка
Это одна из немногочисленных работ (машинное/глубокое обучение) по данной тематике на русском языке русскоязычными авторами (потому что остальные - это перевод). Хорошее соотношение теория/практика. Данная книга будет азбукой для начинающих специалистов и шпаргалкой для тех, кто работает по данной теме. Эту книгу можно рекомендовать.
Минусы
добавьте/замените tensorflow на pytorch
Мягкая обложкаМягкая обложка
Мягкая обложкаМягкая обложка
Солидный и полезный труд по глубокому обучению, который выделяется своим концептуальным подходом. Книга удачно избегает перегруженности кодом, делая акцент на понимании фундаментальных идей и истории развития области. Это особенно ценно для формирования общего контекста. Однако местами изложение становится излишне теоретическим, и нехватка практических примеров может осложнить непосредственное применение знаний для разработчиков, которые ожидают быстрого старта.
Плюсы
Глубокий концептуальный охват темы
Минимум кода, максимум объяснений
Увлекательное изложение истории и основ области
Фокус на понимании идей, а не на синтаксисе
Минусы
Недостаток практических примеров и пошаговых руководств
Изложение иногда слишком теоретическое для прикладных разработчиков
Не идеальна как первое руководство к немедленному действию
Мягкая обложкаМягкая обложка
Мягкая обложкаМягкая обложка
Данная книга больше предназначена для уже более-менее ознакомленных с темой машинного обучения специалистов в качестве дополнения к их знаниям. Но всë-таки интересные рассуждения и инструменты в книге присутствуют.
Плюсы
Доходчивая подача материала.
Минусы
Слишком много "воды". Кроме того, книга не даëт реальную базу для понимания темы с точки зрения даже алгоритмизации.
Мягкая обложкаМягкая обложка
Мягкая обложкаМягкая обложка
Рекомендую к прочтению
Книга основательно погружает в тему, рассчитана на знающих математику людей.
Мягкая обложкаМягкая обложка
Мягкая обложкаМягкая обложка
Книга мне понравилась
Это моя первая современная книга, прочитанная на эту тему. Не пожалел, что купил. Большое спасибо авторам. Прочел с большим удовольствием. Советую всем, кто интересуется подобной тематикой. Побольше бы таких книг!!!