Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch ist hoch angesehen für seine Tiefe und Vielfalt der Themen in KI und maschinellem Lernen, was es zu einer wertvollen Ressource für diejenigen macht, die eine solide Grundlage in diesem Bereich haben. Es ist gut geschrieben, mit verständlichen Erklärungen und Übungen, die das Verständnis fördern. Es ist jedoch nicht für absolute Anfänger geeignet, da es ein hohes Maß an Vorwissen in Mathematik und KI-Konzepten voraussetzt.
Vorteile:⬤ Gut geschrieben und zugänglich
⬤ deckt eine Vielzahl von Themen ab
⬤ enthält Übungen in jedem Kapitel
⬤ die Kapitel sind mundgerecht und können unabhängig voneinander gelesen werden
⬤ ideal für diejenigen mit einer soliden Grundlage in KI
⬤ verdeutlicht die zugrunde liegenden Konzepte.
⬤ Nicht für absolute Anfänger geeignet
⬤ setzt ein hohes Maß an Kenntnissen in Mathematik und den Kernkonzepten der KI voraus
⬤ kann für Neulinge irreführend sein.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
Inhalt des Buches:
Lernen Sie die Antworten auf 30 topaktuelle Fragen zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) und erweitern Sie Ihr Fachwissen in diesem Bereich.
Wenn Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz verinnerlicht haben und auf unterhaltsame Weise noch bestehende Wissenslücken schließen möchten, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Diese Reihe von kurzen Kapiteln behandelt 30 wichtige Fragen in diesem Bereich und hilft Ihnen, auf dem neuesten Stand der Technologien zu bleiben, die Sie bei Ihrer eigenen Arbeit einsetzen können.
Jedes Kapitel von Machine Learning and AI Beyond the Basics stellt und beantwortet eine zentrale Frage, mit Diagrammen zur Erläuterung neuer Konzepte und zahlreichen Verweisen auf weiterführende Literatur. Diese praktischen, hochaktuellen Informationen fehlen in den meisten Einführungskursen, sind aber entscheidend für reale Anwendungen, Forschung und technische Interviews. Sie werden keine Beweise lösen oder Code ausführen müssen, daher ist dieses Buch ein perfekter Reisebegleiter. Sie werden eine breite Palette neuer Konzepte in den Bereichen Architekturen tiefer neuronaler Netze, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Produktion und Einsatz sowie Modellbewertung kennenlernen, einschließlich folgender Punkte:
⬤ Verringerung der Überanpassung bei veränderten Daten oder Modelländerungen.
⬤ Umgang mit häufigen Quellen von Zufälligkeiten beim Training tiefer neuronaler Netze.
⬤ Beschleunigung der Modellableitung durch Optimierung ohne Änderung der Modellarchitektur oder Einbußen bei der Genauigkeit.
⬤ Praktische Anwendung der Lottoscheinhypothese und der Verteilungshypothese.
⬤ Verwendung und Feinabstimmung von vortrainierten großen Sprachmodellen.
⬤ Einrichten einer k-fachen Kreuzvalidierung zum richtigen Zeitpunkt.
Sie lernen außerdem, zwischen Selbstaufmerksamkeit und regulärer Aufmerksamkeit zu unterscheiden, die gängigsten Datenerweiterungstechniken für Textdaten zu nennen, verschiedene Techniken des selbstüberwachten Lernens, Multi-GPU-Trainingsparadigmen und Arten der generativen KI zu verwenden und vieles mehr.
Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Praktiker des maschinellen Lernens sind, erweitern Sie Ihr Arsenal um neue Techniken und bleiben Sie auf dem Laufenden über spannende Entwicklungen in einem sich schnell verändernden Bereich.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781718503762 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 232 |
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