Bewertung:
Das Buch wird für seine klaren Erklärungen, praktischen Codebeispiele in PyTorch und effektiven Lehrmethoden wie die farbliche Kennzeichnung von Gleichungen hoch gelobt. Es dient sowohl als hervorragende Einführung für Anfänger als auch als nützliches Nachschlagewerk für Experten im Bereich Deep Learning. Einige Nutzer äußerten sich jedoch enttäuscht über das Fehlen detaillierter mathematischer Erklärungen und die schlechte Organisation der Codebeispiele, was zu Verwirrung führen kann. Außerdem gab es Probleme mit fehlenden Zugangscodes für zusätzliche Online-Ressourcen.
Vorteile:⬤ Klare Erklärungen, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind
⬤ praktische Code-Beispiele in PyTorch
⬤ effektiver Einsatz von Farbkodierung bei mathematischen Erklärungen
⬤ fesselnder Inhalt, der das Wissen schrittweise aufbaut
⬤ enthält wertvolle technische Erkenntnisse des Autors.
⬤ Fehlende detaillierte mathematische Erklärungen wie versprochen
⬤ verwirrende Organisation der Code-Beispiele
⬤ einige Nutzer fanden den Code schlecht präsentiert
⬤ fehlende Zugangscodes für zusätzliche Online-Ressourcen, was die Benutzerfreundlichkeit einschränkt.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Inside Deep Learning: Math, Algorithms, Models
Inside Deep Learning ist für alltägliche Entwickler geschrieben, es gibt keine komplexen mathematischen Beweise oder unnötige akademische Theorie.
Machen Sie eine Reise durch die Theorie und Praxis des modernen Deep Learning und wenden Sie innovative Techniken an, um alltägliche Datenprobleme zu lösen. Inside Deep Learning ist ein rasanter Leitfaden für Einsteiger, um gängige technische Probleme mit Deep Learning zu lösen.
Inside Deep Learning ist für alltägliche Entwickler geschrieben und enthält keine komplexen mathematischen Beweise oder unnötige akademische Theorie. Sie lernen, wie Deep Learning funktioniert, und zwar durch einfache Sprache, kommentierten Code und Gleichungen, während Sie sich durch Dutzende von sofort nützlichen PyTorch-Beispielen arbeiten. Sie bauen einen Französisch-Englisch-Übersetzer, der nach denselben Prinzipien wie professionelle maschinelle Übersetzungen arbeitet, und entdecken innovative Techniken, die gerade aus der neuesten Forschung hervorgehen. Das Beste daran ist, dass jede Deep-Learning-Lösung in diesem Buch in weniger als fünfzehn Minuten mit kostenloser GPU-Hardware ausgeführt werden kann.
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| ISBN: | 9781617298639 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 425 |
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