Olvasói vélemények
Összegzés:A könyv vegyes kritikákat kap, egyes olvasók szerint túlságosan alapos és csupán cikkek gyűjteménye, míg mások értékes kezdő útmutatónak tartják a neurális hálózatok megértéséhez.
Előnyök:Néhány olvasó hasznosnak tartja, mint nagyszerű kezdő útmutatót és kiváló útmutatót a témában újonnan járatosak számára.
Hátrányok:Sok kritikus azt kifogásolja, hogy a könyv rendkívül alapszintű, műszaki újságcikkek gyűjteménye, és nem nyújt mélyreható ismereteket a neurális hálózatokról.
(4 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Machine Learning: The Ultimate Guide to Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning for Beginners Who Want to Understand Applica
Könyv tartalma:
3 átfogó kézirat 1 könyvben
⬤ Gépi tanulás: A gépi tanulás alapvető útmutatója kezdőknek, akik meg akarják érteni az alkalmazásokat, a mesterséges intelligenciát, az adatbányászatot, a nagy adatmennyiséget és még sok mást.
⬤ Neurális hálózatok: Mesterséges neurális hálózatok és szerepük a gépi tanulásban és a mesterséges intelligenciában.
⬤ Mélyreható tanulás: An Essential Guide to Deep Learning for Beginners Who Want to Understand How Deep Neural Networks Work and Relate to Machine Learning and Artificial Intelligence.
Minden nap valaki letesz egy könyvet a gépi tanulásról, és feladja a tanulást erről a forradalmi témáról.
Vajon hányan maradnak le a karrierjük, sőt talán még fajunk fejlődésének előmozdításáról is... anélkül, hogy észrevennék?
Tudja, a legtöbb kezdő ugyanazt a hibát követi el, amikor először mélyül el a gépi tanulás témájában.
Olyan forrással kezdenek, amely túl sok, egymással nem összefüggő tényt, matematikai és programozási szaknyelvet tartalmaz, ami inkább elaltatja őket, mintsem lángra lobbantaná a szenvedélyüket.
De ez hamarosan megváltozik...
Ez az új könyv a gépi tanulásról elmagyarázza a gépi tanulás mögött álló fogalmakat, módszereket és történelmet, többek között azt, hogyan lettek a számítógépeink sokkal erősebbek, de végtelenül ostobábbak, mint valaha, és miért akar minden techcég és a nagymamájuk a nap 24 órájában nyomon követni minket, adatpontokat szippantva az elektronikus eszközeinkből, hogy azokat a programjaik összezúzzák, amelyek aztán virtuális kristálygömbökké válnak, és megjósolják a gondolatainkat, még mielőtt azok egyáltalán megszületnének.
A könyv nagy része úgy olvasható, mintha sci-fi lenne, mert bizonyos értelemben az is, messze túlmutat azon, amit egy átlagember hajlandó lenne elhinni.
Íme néhány téma, amelyet a könyv 1. része tárgyal:
⬤ Mi az a gépi tanulás?
⬤ Mire jó a gépi tanulás?
⬤ A gépi tanulás története.
⬤ Neurális hálózatok.
⬤ Egyeztetés az emberi aggyal.
⬤ Mesterséges intelligencia.
⬤ A mesterséges intelligencia az irodalomban.
⬤ Beszélő, sétáló robotok.
⬤ Az önvezető autók.
⬤ Személyes hangvezérlésű asszisztensek.
⬤ Adatbányászat.
⬤ Társadalmi hálózatok.
⬤ Big Data.
⬤ Átnyékprofilok.
⬤ Biometria.
⬤ Önmagukat sokszorosító gépek.
⬤ És még sok-sok minden más.
Íme néhány a könyv 2. részében tárgyalt témák közül:
⬤ Egy intelligens számítógép programozása.
⬤ Szerkesztés.
⬤ A neurális hálózatoknak lábakat adunk.
⬤ A csodálatos wetware.
⬤ Személyi asszisztensek.
⬤ A felhasználók követése a való világban.
⬤ Az önvezető neurális hálózatok.
⬤ Mindenki munkájának átvétele.
⬤ Kvantumugrás a számítástechnikában.
⬤ Támadások a neurális hálózatok ellen.
⬤ Neurális hálózatok háborúja.
⬤ Szellem a gépben.
⬤ Nincs visszahatás.
⬤ És még sok-sok minden más.
Íme néhány téma, amelyet a könyv 3. része tárgyal:
⬤ A tudományos módszer javítása.
⬤ Hogyan kezdődött minden.
⬤ A lázadó szellemek lecsillapítása.
⬤ A tudomány kvantumos megközelítése.
⬤ A replikációs válság.
⬤ A gépi agy fejlődése.
⬤ A mélytanulás jövője.
⬤ A gyógyászat a digitális dzsinn segítségével.
⬤ És még sok-sok minden más.
Tehát ha meg akarsz tanulni a gépi tanulásról, kattints a "most megveszem" gombra
