Értékelés:
Imran Ahmad „50 algoritmus, amit minden programozónak ismernie kell” című könyvét az algoritmusok átfogó lefedettségéért dicsérik, különös tekintettel a gépi tanulásra és a mesterséges intelligenciára. A könyv kezdőknek és tapasztalt programozóknak egyaránt szól, világos magyarázatokat, Python példákat és gyakorlati alkalmazásokat kínál. Míg sok kritikus dicséri a szerkezetét és áttekinthetőségét, néhányan aggodalmukat fejezik ki a terjedelemmel kapcsolatban, szerkesztési problémákat és bizonyos területek mélységének hiányát említve.
Előnyök:⬤ Az algoritmusok átfogó lefedettsége, beleértve az alapfogalmakat, a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát.
⬤ A Python nyelven megfogalmazott világos magyarázatok és gyakorlati példák érthetővé teszik az összetett témákat.
⬤ Kezdők és tapasztalt programozók számára egyaránt alkalmas.
⬤ A jól szervezett szerkezet lehetővé teszi a könnyű navigációt az egyes témákhoz.
⬤ Magával ragadó írásmód, amely leegyszerűsíti a matematikai fogalmakat.
⬤ Valós alkalmazásokat tartalmaz, ami növeli a tanulás relevanciáját.
⬤ Felhőplatformok, például a Google Colab használata a kód egyszerű végrehajtásához.
⬤ Néhány szerkesztési probléma, beleértve a szövegben hiányzó kódhivatkozásokat.
⬤ Néhány algoritmus, mint például a quicksort és a mergesort, nem szerepel részletesen, míg a kevésbé használt algoritmusok nagyobb hangsúlyt kaphatnak.
⬤ Vegyes érzések a témák széles skálájának bevonásával kapcsolatban, anélkül, hogy mindegyikben elegendő mélységgel foglalkoznánk.
⬤ Feltételez bizonyos szintű előzetes programozási és matematikai ismereteket, ami nem biztos, hogy teljesen kezdőknek való.
(42 olvasói vélemény alapján)
50 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition: An unbeatable arsenal of algorithmic solutions for real-world problems
Klasszikus számítástechnikai problémák megoldása az alapvető algoritmusoktól, mint például a rendezés és a keresés, a modern algoritmusokig a gépi tanulás és a kriptográfia területén
Főbb jellemzők:
⬤ A fejlett mélytanulási architektúrákról szóló vita.
⬤ Új fejezetek a szekvenciális modellekről, amelyek a modern mélytanulási technikákat, például az LSTM-eket, GRU-kat és RNN-eket, valamint a nagy nyelvi modelleket (LLM) magyarázzák.
⬤ Újabb témák feltárása, mint például a rejtett torzítások kezelése az adatokban és az algoritmusok magyarázhatósága.
⬤ Kezdje meg a különböző programozási algoritmusokat, és válassza ki a megfelelő adatstruktúrákat az optimális megvalósításukhoz.
A könyv leírása:
Az a képesség, hogy algoritmusokat használjon valós problémák megoldására, minden fejlesztő vagy programozó számára elengedhetetlen készség. Ez a könyv nemcsak abban segít, hogy a működésének megértésével fejlessze azokat a készségeket, amelyek segítségével kiválaszthat és használhat egy algoritmust a valós világ problémáinak megoldására.
Az algoritmusok bemutatásával kezdjük, és különböző algoritmus-tervezési technikákat fedezünk fel, majd gyakorlati példák segítségével megvizsgáljuk, hogyan lehet különböző típusú algoritmusokat megvalósítani. Ahogy haladsz előre, megismerkedsz a lineáris programozással, az oldalak rangsorolásával és a gráfokkal, sőt, gépi tanulási algoritmusokkal is dolgozhatsz, hogy megértsd a mögöttük álló matematikát és logikát.
Esettanulmányok mutatják meg, hogyan alkalmazhatod optimálisan ezeket az algoritmusokat, mielőtt a mélytanulási algoritmusokra összpontosítanál, és megismerkedsz a különböző típusú mélytanulási modellekkel, valamint azok gyakorlati alkalmazásával.
Megismerkedhet a modern szekvenciális modellekkel és azok változataival, algoritmusokkal, módszertanokkal és architektúrákkal is, amelyeket a nagy nyelvi modellek (LLM), például a ChatGPT megvalósításához használnak.
Végezetül, jól elsajátíthatod a párhuzamos feldolgozást lehetővé tevő technikákat, ami lehetővé teszi, hogy ezeket az algoritmusokat számításigényes feladatokhoz használd.
E programozási könyv végére az algoritmusok széles skálájának felhasználásával jártas lesz valós számítási problémák megoldásában.
Amit tanulni fog:
⬤ Tervezzen algoritmusokat összetett problémák megoldására.
⬤ Tanuljon megismerkedni a neurális hálózatokkal és a mélytanulási technikákkal.
⬤ Feltárja a Python könyvtárakban található meglévő adatszerkezeteket és algoritmusokat.
⬤ Hálózati elemzéssel grafikus algoritmusok megvalósítása csalások felderítésére.
⬤ Munkálkodjon gépi tanulási algoritmusokkal a hasonló tweetek klaszterezéséhez és a Twitter-adatok valós idejű feldolgozásához.
⬤ Elkészíteni egy ajánlómotort, amely releváns filmeket javasol az előfizetőknek.
⬤ Megvalósítani a bolondbiztos biztonságot szimmetrikus és aszimmetrikus titkosítással a Google Cloud Platformon.
Kinek szól ez a könyv:
Ez az informatikai könyv olyan programozóknak vagy fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni az algoritmusok használatát a problémamegoldáshoz és a hatékony kódíráshoz.
Akár kezdő, aki a leggyakrabban használt algoritmusokat szeretné tömören megtanulni, akár tapasztalt programozó, aki az adattudomány, a gépi tanulás és a kriptográfia legmodernebb algoritmusait szeretné felfedezni, ezt a könyvet hasznosnak fogja találni.
A Python programozási tapasztalat elengedhetetlen, az adattudományi ismeretek hasznosak, de nem szükségesek.
