Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli par de nombreux lecteurs pour son traitement complet et engageant de l'apprentissage profond, ce qui le rend adapté à la fois aux débutants et aux professionnels. Cependant, il a également été critiqué pour son laconisme et son manque d'explications intuitives, ce qui le rend moins adapté comme texte d'introduction pour les nouveaux venus. Des inquiétudes ont également été exprimées quant à la disponibilité du code supplémentaire promis, bien que ce problème semble avoir été résolu.
Avantages:⬤ Bien écrit et engageant
⬤ fournit une base solide en IA et en apprentissage profond
⬤ décompose efficacement les concepts complexes
⬤ convient aussi bien aux débutants qu'aux professionnels
⬤ comprend des illustrations utiles
⬤ couvre une variété de sujets et d'applications dans l'apprentissage profond.
⬤ La présentation peut être laconique et manque d'explications intuitives
⬤ certaines sections insistent sur des calculs de base tandis que d'autres passent sous silence des détails importants
⬤ ne convient pas comme texte d'introduction pour les débutants absolus
⬤ problèmes initiaux avec la disponibilité du code gratuit.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Titre original :
Science of Deep Learning
Contenu du livre :
Ce guide actualisé de l'apprentissage profond s'adresse aux étudiants en informatique, en génie électrique, en science des données, en statistiques et en OR, ainsi qu'aux chercheurs du monde universitaire et de l'industrie.
Les transformateurs, les GNN, les VAE et le RL profond font partie des sujets les plus récents. Le code complémentaire et des centaines d'exercices avec leurs solutions sont fournis sur le site web.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781108835084 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 360 |
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