Note :
Le livre a reçu des critiques mitigées, certains lecteurs le trouvant difficile et dépassé, tandis que d'autres apprécient son contexte historique et son intention générale.
Avantages:Certains lecteurs apprécient l'intention qui sous-tend le livre et le jugent utile pour comprendre l'histoire de l'apprentissage automatique. En outre, il est considéré comme faisant partie d'une collection solide lorsqu'il est lu avec d'autres ouvrages.
Inconvénients:De nombreux lecteurs trouvent le livre difficile à comprendre, même pour ceux qui ont une expérience préalable de l'apprentissage automatique. Il est considéré comme dépassé, manquant d'explications suffisantes et rempli de longues phrases qui obscurcissent le sens. Les lecteurs notent également un manque de détails dans les exemples de code et des erreurs typographiques courantes.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Deep Learning for Dummies
Plongez dans l'apprentissage profond
L'apprentissage profond permet de discerner des modèles dans les données qui alimentent le commerce en ligne et les médias sociaux. Deep Learning for Dummies vous donne les informations dont vous avez besoin pour lever le mystère sur ce sujet, ainsi que sur toutes les technologies sous-jacentes qui y sont associées.
En un rien de temps, vous comprendrez ces algorithmes de plus en plus déroutants et trouverez un environnement simple et sûr pour expérimenter l'apprentissage profond. Le livre donne une idée précise de ce que l'apprentissage profond peut faire à un niveau élevé et fournit ensuite des exemples des principaux types d'application de l'apprentissage profond.
⬤ Inclut des exemples de code.
⬤ Il fournit des exemples concrets dans un texte facile d'accès.
⬤ propose des activités pratiques pour faciliter l'apprentissage.
⬤ Il vous montre comment utiliser l'apprentissage profond de manière plus efficace avec les bons outils.
Ce livre est parfait pour ceux qui veulent mieux comprendre les bases des technologies sous-jacentes que nous utilisons tous les jours.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)