Avis des lecteurs
Résumé:Le livre reçoit des critiques mitigées, certains lecteurs le trouvant trop basique et simplement une collection d'articles, tandis que d'autres l'apprécient comme un guide précieux pour les débutants afin de comprendre les réseaux neuronaux.
Avantages:Certains lecteurs le considèrent comme un excellent guide pour les débutants et un excellent ouvrage pratique pour les novices en la matière.
Inconvénients:De nombreux critiques reprochent à ce livre d'être extrêmement basique, d'être une compilation d'articles techniques et de ne pas fournir de connaissances approfondies sur les réseaux neuronaux.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning: The Ultimate Guide to Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning for Beginners Who Want to Understand Applica
Contenu du livre :
3 manuscrits complets en 1 livre
⬤ Machine Learning : Un guide essentiel de l'apprentissage automatique pour les débutants qui veulent comprendre les applications, l'intelligence artificielle, l'exploration de données, le Big Data et plus encore.
⬤ Réseaux neuronaux : Un guide essentiel pour les débutants sur les réseaux neuronaux artificiels et leur rôle dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
⬤ Apprentissage profond : Un guide essentiel de l'apprentissage profond pour les débutants qui veulent comprendre comment les réseaux neuronaux profonds fonctionnent et comment ils sont liés à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle.
Chaque jour, quelqu'un pose un livre sur l'apprentissage automatique et renonce à s'informer sur ce sujet révolutionnaire.
Combien d'entre eux passent à côté de leur carrière, et peut-être même du progrès de notre espèce... sans même s'en rendre compte ?
Vous voyez, la plupart des débutants font la même erreur lorsqu'ils se plongent pour la première fois dans le sujet de l'apprentissage automatique.
Ils commencent par consulter une ressource contenant trop de faits sans rapport, de mathématiques et de jargon de programmation qui les endormiront plutôt que d'enflammer leur passion.
Mais cela est sur le point de changer...
Ce nouveau livre sur l'apprentissage automatique explique les concepts, les méthodes et l'histoire de l'apprentissage automatique, notamment comment nos ordinateurs sont devenus beaucoup plus puissants mais infiniment plus stupides qu'auparavant et pourquoi toutes les entreprises technologiques et leur grand-mère veulent nous suivre 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, en siphonnant les données de nos appareils électroniques pour qu'elles soient analysées par leurs programmes qui deviennent alors des boules de cristal virtuelles, prédisant nos pensées avant même que nous ne les émettions.
La majeure partie du livre se lit comme de la science-fiction car, dans un certain sens, c'est le cas, bien au-delà de ce que le commun des mortels serait prêt à croire.
Voici quelques-uns des sujets abordés dans la première partie de ce livre :
⬤ Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
⬤ Quel est l'intérêt de l'apprentissage automatique ?
⬤ Histoire de l'apprentissage automatique.
⬤ Les réseaux neuronaux.
⬤ Les réseaux neuronaux.
⬤ L'intelligence artificielle.
⬤ L'IA dans la littérature.
⬤ Les robots qui parlent et qui marchent.
⬤ Voitures auto-conduites.
⬤ Assistants personnels à commande vocale.
⬤ Exploitation de données.
⬤ Réseaux sociaux.
⬤ Big Data.
⬤ Profils d'ombre.
⬤ Biométrie.
⬤ Les machines auto-reproductibles.
⬤ Et bien d'autres choses encore.
Voici quelques-uns des sujets abordés dans la deuxième partie de ce livre :
⬤ Programmer un ordinateur intelligent.
⬤ La composition.
⬤ Donner aux réseaux neuronaux des jambes sur lesquelles s'appuyer.
⬤ Le magnifique wetware.
⬤ Les assistants personnels.
⬤ Suivre les utilisateurs dans le monde réel.
⬤ Les réseaux neuronaux autoguidés.
⬤ Les réseaux neuronaux autoguidés.
⬤ Le saut quantique en informatique.
⬤ Les attaques contre les réseaux neuronaux.
⬤ La guerre des réseaux neuronaux.
⬤ Le fantôme de la machine.
⬤ Pas de contrecoup.
⬤ Et bien d'autres choses encore.
Voici quelques-uns des sujets abordés dans la troisième partie de ce livre :
⬤ Améliorer la méthode scientifique.
⬤ Comment tout a commencé.
⬤ L'apaisement des esprits rebelles.
⬤ L'approche quantique de la science.
⬤ La crise de la réplication.
⬤ L'évolution du cerveau machine.
⬤ L'avenir de l'apprentissage profond
⬤ La médecine avec l'aide d'un génie numérique.
⬤ Et bien d'autres choses encore.
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Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781647483197 |
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| Reliure : | Relié |
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