Értékelés:
A könyv a szerző előző munkájának, a „The 100 Page Machine Learning Book” című könyvnek az átfogó folytatása, amely a gépi tanulás mérnöki és gyakorlati alkalmazására összpontosít. A könyvet dicsérik áttekinthetősége, gyakorlatias megközelítése és az alapfogalmak megerősítésének képessége miatt. Egyes kritikusok azonban túlságosan alapszintűnek találják, bizonyos témákból hiányzik a mélység, és vannak panaszok a szervezéssel és a relevanciával kapcsolatban is.
Előnyök:⬤ Világos magyarázatok
⬤ gyakorlati ismeretek
⬤ kiválóan megerősíti a fogalmakat
⬤ tömör, mégis alapos
⬤ jó referencia az ML-szerepkörbe átlépő adattudósok számára
⬤ értékes az ML életciklus és a termelési telepítés megértéséhez.
⬤ Kissé felszínes és kevés a mélység
⬤ talán ismétli az előző könyvet
⬤ kezdőknek nem alkalmas
⬤ vegyes felépítés, mivel elkezd hiányozni a lényeges bevezető tartalom
⬤ kritika, hogy nem marad releváns vagy alapos a lefedett témáknál.
(35 olvasói vélemény alapján)
A legátfogóbb könyv a megbízható mesterséges intelligencia rendszerek építésének mérnöki szempontjairól.
"Ha a gépi tanulást üzleti problémák méretarányos megoldására kívánja használni, örülök, hogy kézbe vehette ezt a könyvet. ".
-Cassie Kozyrkov, a Google vezető döntéstudósa.
"Alapvető munka a gépi tanulási modellek termelésben történő építésének valóságáról. ".
-Karolis Urbonas, az Amazon gépi tanulásért és tudományért felelős vezetője.
