Note :
Ce livre est très apprécié pour sa capacité à simplifier des sujets complexes dans le domaine de l'apprentissage automatique et des systèmes d'apprentissage profond. Il s'agit d'un guide complet qui s'adresse aussi bien aux novices qu'aux professionnels, car il fournit des explications claires et des exemples pratiques. Les lecteurs apprécient la perspicacité des auteurs et leur approche structurée de l'architecture des systèmes pour les applications d'apprentissage profond.
Avantages:Le livre explique des sujets complexes en termes simples, est bien écrit et fournit des informations claires. Il comprend des exemples pratiques, est accessible aux débutants et propose une approche structurée allant des principes fondamentaux aux stratégies avancées. Les auteurs ont une expérience pertinente dans l'industrie, ce qui rend leurs conseils précieux pour la construction et la maintenance des systèmes d'apprentissage profond.
Inconvénients:Certains lecteurs ont noté que tout le contenu n'était pas nouveau pour eux, ce qui suggère qu'il pourrait être moins bénéfique pour ceux qui ont des connaissances préalables approfondies. En outre, le public pourrait être limité en raison de la nature spécialisée des systèmes d'apprentissage profond.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Designing Deep Learning Systems: A Software Engineer's Guide
Concevoir des systèmes optimisés pour les modèles d'apprentissage profond. Rédigé à l'intention des ingénieurs logiciels, ce livre vous apprend à mettre en œuvre une plateforme maintenable pour développer des modèles d'apprentissage profond.
Designing Deep Learning Systems est un guide pratique pour les ingénieurs en logiciel et les scientifiques des données qui conçoivent et construisent des plateformes pour l'apprentissage profond. Il regorge d'exemples pratiques qui vous aideront à transférer vos compétences en développement logiciel à la mise en œuvre de plateformes d'apprentissage profond.
Dans Concevoir des systèmes d'apprentissage profond, vous apprendrez à construire des services automatisés et évolutifs pour des tâches essentielles telles que la gestion des ensembles de données, l'entraînement/le service des modèles et l'ajustement des hyperparamètres. Ce livre est le moyen idéal pour entamer une carrière passionnante et lucrative en tant qu'ingénieur en apprentissage profond.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)