Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est très apprécié pour ses explications claires, ses exemples de code pratiques dans PyTorch et ses méthodes d'enseignement efficaces comme le codage couleur des équations. Il constitue à la fois une excellente introduction pour les débutants et une référence utile pour les experts en apprentissage profond. Cependant, certains utilisateurs ont exprimé leur déception quant au manque d'explications mathématiques détaillées et à la mauvaise organisation des exemples de code, qui peuvent prêter à confusion. En outre, des problèmes se sont posés en raison de l'absence de codes d'accès à des ressources en ligne supplémentaires.
Avantages:⬤ Explications claires, adaptées à la fois aux débutants et aux experts
⬤ exemples de code pratiques dans PyTorch
⬤ utilisation efficace du code couleur dans les explications mathématiques
⬤ contenu attrayant qui développe progressivement les connaissances
⬤ inclut de précieuses idées d'ingénierie de la part de l'auteur.
⬤ Manque d'explications mathématiques détaillées comme promis
⬤ organisation confuse des exemples de code
⬤ certains utilisateurs ont trouvé que le code était mal présenté
⬤ codes d'accès manquants pour les ressources en ligne supplémentaires, ce qui limite la facilité d'utilisation.
(basé sur 9 avis de lecteurs)
Titre original :
Inside Deep Learning: Math, Algorithms, Models
Contenu du livre :
Rédigé pour les développeurs de tous les jours, Inside Deep Learning ne contient pas de preuves mathématiques complexes ou de théories académiques inutiles.
Découvrez la théorie et la pratique de l'apprentissage profond moderne et appliquez des techniques innovantes pour résoudre des problèmes de données quotidiens. Inside Deep Learning est un guide d'initiation rapide à la résolution de problèmes techniques courants grâce à l'apprentissage profond.
Écrit pour les développeurs de tous les jours, Inside Deep Learning ne contient pas de preuves mathématiques complexes ou de théories académiques inutiles. Vous apprendrez comment fonctionne l'apprentissage profond à travers un langage clair, un code annoté et des équations en travaillant sur des dizaines d'exemples PyTorch instantanément utiles. Au fur et à mesure, vous construirez un traducteur français-anglais qui fonctionne sur les mêmes principes que la traduction automatique professionnelle, et découvrirez des techniques de pointe issues des dernières recherches. Mieux encore, chaque solution d'apprentissage profond présentée dans ce livre peut être exécutée en moins de quinze minutes à l'aide de matériel GPU gratuit.
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Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617298639 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 425 |
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