Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird für seine Fähigkeit, komplexe Themen im Bereich des maschinellen Lernens und der Deep-Learning-Systeme zu vereinfachen, hoch gelobt. Es dient als umfassender Leitfaden, der durch klare Erklärungen und praktische Beispiele sowohl für Anfänger als auch für Profis von Nutzen ist. Die Leser schätzen die Einsichten und den strukturierten Ansatz der Autoren bei der detaillierten Beschreibung der Systemarchitektur für Deep-Learning-Anwendungen.
Vorteile:Das Buch erklärt komplexe Themen in einfachen Worten, ist gut geschrieben und bietet klare Einblicke. Es enthält praktische Beispiele, ist auch für Anfänger zugänglich und bietet einen strukturierten Ansatz von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Strategien. Die Autoren verfügen über einschlägige Branchenerfahrung, was ihre Anleitungen für den Aufbau und die Pflege von Deep-Learning-Systemen wertvoll macht.
Nachteile:Einige Leser merkten an, dass nicht alle Inhalte für sie neu waren, was darauf hindeutet, dass das Buch für Personen mit umfangreichen Vorkenntnissen weniger nützlich sein könnte. Außerdem könnte die Zielgruppe angesichts der speziellen Natur von Deep-Learning-Systemen begrenzt sein.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Designing Deep Learning Systems: A Software Engineer's Guide
Inhalt des Buches:
Entwurf von Systemen, die für Deep-Learning-Modelle optimiert sind. Dieses Buch wurde für Software-Ingenieure geschrieben und zeigt Ihnen, wie Sie eine wartbare Plattform für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen implementieren können.
Designing Deep Learning Systems ist ein praktischer Leitfaden für Softwareingenieure und Datenwissenschaftler, die Plattformen für Deep Learning entwerfen und aufbauen. Es ist voller praktischer Beispiele, die Ihnen helfen werden, Ihre Softwareentwicklungskenntnisse auf die Implementierung von Deep-Learning-Plattformen zu übertragen.
In Designing Deep Learning Systems erfahren Sie, wie Sie automatisierte und skalierbare Dienste für Kernaufgaben wie die Verwaltung von Datensätzen, das Training und die Wartung von Modellen sowie die Abstimmung von Hyperparametern entwickeln. Dieses Buch ist der perfekte Einstieg in eine spannende - und lukrative - Karriere als Deep-Learning-Ingenieur.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781633439863 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 325 |
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