Értékelés:
James Stone könyve elismert arról, hogy tömör, magával ragadó bevezetést nyújt a gépi tanulás és a mélytanulás koncepcióiba, és a különböző szintű matematikai háttérrel rendelkező olvasók számára is elérhető. Míg sok kritikus dicséri az olvashatóságot és a pedagógiai megközelítést, egyesek szerint egyes szakaszok zavarosak, mivel erősen támaszkodnak a bonyolult nomenklatúrára és a kulcsfogalmak elégtelen definícióira.
Előnyök:⬤ Tömör és szórakoztató, tele értékes információkkal
⬤ magával ragadó írásmód
⬤ jó a matematikai alapismeretekkel rendelkező olvasók számára
⬤ hatékonyan magyarázza el az alapvető fogalmakat
⬤ történelmi perspektívát nyújt
⬤ a szerző reagál a kérdésekre.
⬤ Zavaros elnevezések és bonyolult matematikai jelölések
⬤ néhány fogalom kevéssé definiált
⬤ egyes olvasók nehézségekről számoltak be a kulcsgondolatok megértésében, különösen a későbbi fejezetekben
⬤ kompatibilitási problémák a Kindle Scribe segítségével
⬤ szállítási problémák a nyomtatott verzióval.
(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.
