Mélytanulás

Olvasói vélemények

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville „Deep Learning” című könyvét dicsérik a mélytanulás fejlett témáinak átfogó lefedettségéért, amely egyedülálló perspektívát és mély betekintést nyújt a területbe. Ugyanakkor kritikával kell szembenéznie a gyenge nyomdai minőség, a nem egyértelmű célközönségcélzás és a sűrű matematikai bemutatás miatt, ami a kezdők számára kevésbé hozzáférhetővé teszi.

⬤ A mélytanulás témáinak és a legújabb kutatásoknak az átfogó lefedettsége.
⬤ Kiváló magyarázatok a fejlett fogalmakról.
⬤ Az elméleti alapok bevonása a gyakorlati megfontolások mellett.
⬤ A terület vezető szakértői írták.
⬤ Jól szervezett szerkezet, matematikai fogalmakra, technikákra és alkalmazásokra bontva.

⬤ A sűrű matematikai jelölések megnehezíthetik az egyszerű fogalmak megértését.
⬤ Erős lineáris algebrai és számtani hátteret feltételez, ami elriaszthatja a kezdőket.
⬤ Néhány olvasó száraznak és pedagógiai szempontból kevésnek találja az írásmódot.
⬤ Egyes kiadások nyomdai és kötészeti minősége gyenge.
⬤ Nem világos a célközönség; nem biztos, hogy hatékonyan szolgálja a gyakorlati alkalmazásokat kereső gyakorlati szakembereket.

(673 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Deep Learning

Könyv tartalma:

Bevezetés a mélytanulás témáinak széles skálájába, a matematikai és koncepcionális háttérrel, az iparban használt mélytanulási technikákkal és a kutatási perspektívákkal.

"A terület három szakértője által írt Deep Learning az egyetlen átfogó könyv a témában.".

--Elon Musk, az OpenAI társelnöke; a Tesla és a SpaceX társalapítója és vezérigazgatója.

A mélytanulás a gépi tanulás egy olyan formája, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy a tapasztalatokból tanuljanak, és a világot a fogalmak hierarchiája alapján értsék meg. Mivel a számítógép a tapasztalatból gyűjti össze a tudást, nincs szükség arra, hogy egy emberi számítógép-kezelő formálisan meghatározza az összes tudást, amelyre a számítógépnek szüksége van. A fogalmak hierarchiája lehetővé teszi, hogy a számítógép bonyolult fogalmakat tanuljon meg úgy, hogy azokat egyszerűbb fogalmakból építi fel; e hierarchiák gráfja sok réteg mélységű lenne. Ez a könyv a mélytanulás témáinak széles körét mutatja be.

A szöveg matematikai és koncepcionális hátteret nyújt, és a lineáris algebra, a valószínűség- és információelmélet, a numerikus számítás és a gépi tanulás releváns fogalmait tartalmazza. Ismerteti az iparban dolgozó szakemberek által használt mélytanulási technikákat, beleértve a mély előrecsatolt hálózatokat, a regularizációt, az optimalizációs algoritmusokat, a konvolúciós hálózatokat, a szekvenciamodellezést és a gyakorlati módszertant; és áttekint olyan alkalmazásokat, mint a természetes nyelvfeldolgozás, a beszédfelismerés, a számítógépes látás, az online ajánlórendszerek, a bioinformatika és a videojátékok. Végül a könyv kutatási perspektívákat kínál, olyan elméleti témákat érintve, mint a lineáris faktoros modellek, az autoencoderek, a reprezentáció-tanulás, a strukturált valószínűségi modellek, a Monte Carlo-módszerek, a partíciós függvény, a közelítő következtetés és a mély generatív modellek.

A mélytanulást használhatják azok az egyetemi vagy főiskolai hallgatók, akik ipari vagy kutatói karriert terveznek, valamint azok a szoftvermérnökök, akik a mélytanulást szeretnék elkezdeni használni termékeikben vagy platformjaikon. Egy weboldal kiegészítő anyagokat kínál mind az olvasók, mind az oktatók számára.