Értékelés:
A könyvet általánosságban jó fogadtatásban részesítették a gépi tanulás fogalmainak világos és tömör magyarázata, valamint közérthető stílusa miatt. Egyes felhasználók azonban bizonyos részeket zavarónak találnak a nehéz matematikai jelölések és a kulcsfogalmak meghatározásának hiánya miatt. Az e-olvasókkal való kompatibilitási problémákat és a hiányos szállítást szintén hátrányként jegyezték meg.
Előnyök:⬤ Tömör, szórakoztató és értékes információkkal teli
⬤ világos és olvasmányos bemutatás
⬤ erős, kezdők számára is alkalmas alapozó magyarázatok
⬤ hatékony oktatói stílus
⬤ jó az alapfogalmak megértéséhez
⬤ tiszteletteljes megközelítés az új tanulók számára
⬤ jól megírt és intuitív áttekintés a gépi tanulásról
⬤ a szerző reagál a megkeresésekre.
⬤ Zavaros matematikai jelölések, különösen a későbbi fejezetekben
⬤ fontos fogalmak elégtelen meghatározása
⬤ kompatibilitási problémák bizonyos eszközökkel
⬤ hiányos a könyv átadása.
(15 olvasói vélemény alapján)
Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
Az agynak mindig is volt egy alapvető előnye a hagyományos számítógépekkel szemben: képes tanulni. A mesterséges intelligencia algoritmusainak új generációja, a mély neurális hálózatok formájában azonban gyorsan felszámolja ezt az előnyt.
A mély neurális hálózatok adaptív algoritmusokra támaszkodva emberfeletti teljesítményt nyújtanak a legkülönfélébb feladatok - például rákdiagnosztika, tárgyfelismerés, beszédfelismerés, robotvezérlés, sakk, póker, backgammon és Go - megoldásához. Ebben a gazdagon illusztrált könyvben a legfontosabb neurális hálózati tanulási algoritmusokat először informálisan ismertetjük, majd részletes matematikai elemzések következnek. A témák között egyaránt megtalálhatók a történelmileg fontos neurális hálózatok (pl.
perceptronok) és a modern mély neurális hálózatok (pl. generatív adverzális hálózatok).
A nyílt forráskódú adattárakból összeválogatott online számítógépes programok gyakorlati tapasztalatokat nyújtanak a neurális hálózatokról, a PowerPoint diák pedig segítséget nyújtanak a tanításhoz. A kötetlen stílusban megírt, átfogó szójegyzékkel, oktató függelékkel (pl.
Bayes-tétel) és további olvasmányok listájával ellátott könyv ideális bevezetés a modern mesterséges intelligencia algoritmikus motorjaiba.
