Bewertung:
Das Buch erhält gemischte Kritiken: Einige Leser halten es für zu grundlegend und für eine bloße Sammlung von Artikeln, während andere es als wertvollen Leitfaden für Einsteiger zum Verständnis neuronaler Netze schätzen.
Vorteile:Einige Leser halten es für einen großartigen Leitfaden für Einsteiger und ein hervorragendes Anleitungsbuch für diejenigen, die neu im Thema sind.
Nachteile:Viele Rezensenten kritisieren, dass das Buch sehr grundlegend ist, eine Zusammenstellung von technischen Nachrichtenartikeln darstellt und kein vertieftes Wissen über neuronale Netze vermittelt.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Machine Learning: The Ultimate Guide to Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning for Beginners Who Want to Understand Applica
3 umfassende Manuskripte in 1 Buch
⬤ Maschinelles Lernen: Ein grundlegender Leitfaden zum maschinellen Lernen für Anfänger, die Anwendungen, künstliche Intelligenz, Data Mining, Big Data und mehr verstehen wollen.
⬤ Neuronale Netze: Ein grundlegender Leitfaden für Einsteiger in künstliche neuronale Netze und ihre Rolle beim maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz.
⬤ Deep Learning: Ein grundlegender Leitfaden für Deep Learning für Anfänger, die verstehen wollen, wie Deep Neural Networks funktionieren und was sie mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu tun haben.
Jeden Tag legt jemand ein Buch über maschinelles Lernen zur Seite und gibt es auf, sich mit diesem revolutionären Thema zu beschäftigen.
Wie viele von ihnen verpassen es, ihre Karriere und vielleicht sogar den Fortschritt unserer Spezies voranzubringen, ohne es überhaupt zu merken?
Die meisten Anfänger machen nämlich denselben Fehler, wenn sie sich zum ersten Mal mit dem Thema maschinelles Lernen beschäftigen.
Sie beginnen mit einer Ressource, die zu viele unzuverlässige Fakten, Mathematik und Programmierjargon enthält, die sie eher einschläfern als ihre Leidenschaft entfachen.
Aber das wird sich jetzt ändern...
In diesem neuen Buch über maschinelles Lernen werden die Konzepte, Methoden und die Geschichte des maschinellen Lernens erläutert, einschließlich der Frage, wie unsere Computer immer leistungsfähiger, aber auch unendlich dümmer wurden und warum jedes Technologieunternehmen und seine Großmutter uns rund um die Uhr überwachen wollen, indem sie Datenpunkte von unseren elektronischen Geräten abgreifen, die von ihren Programmen ausgewertet werden, die dann zu virtuellen Kristallkugeln werden und unsere Gedanken vorhersagen, bevor wir sie überhaupt haben.
Der größte Teil des Buches liest sich wie Science-Fiction, denn in gewissem Sinne ist es das auch, weit über das hinaus, was ein Durchschnittsmensch zu glauben bereit wäre, dass es geschieht.
Hier sind einige der Themen, die in Teil 1 des Buches behandelt werden:
⬤ Was ist maschinelles Lernen?
⬤ Was ist der Sinn des maschinellen Lernens?
⬤ Geschichte des maschinellen Lernens.
⬤ Neuronale Netze.
⬤ Mit dem menschlichen Gehirn mithalten.
⬤ Künstliche Intelligenz.
⬤ AI in der Literatur.
⬤ Sprechende, gehende Roboter.
⬤ Selbstfahrende Autos.
⬤ Persönliche sprachgesteuerte Assistenten.
⬤ Data Mining.
⬤ Soziale Netzwerke.
⬤ Big Data.
⬤ Schattenprofile.
⬤ Biometrische Daten.
⬤ Selbstreplizierende Maschinen.
⬤ Und vieles, vieles mehr.
Hier sind einige der Themen, die in Teil 2 dieses Buches behandelt werden:
⬤ Programmierung eines intelligenten (er) Computers.
⬤ Zusammensetzung.
⬤ Neuronale Netze auf die Beine stellen.
⬤ Die großartige Wetware.
⬤ Persönliche Assistenten.
⬤ Nutzerverfolgung in der realen Welt.
⬤ Selbststeuernde neuronale Netze.
⬤ Die Arbeit von allen übernehmen.
⬤ Quantensprung in der Datenverarbeitung.
⬤ Angriffe auf neuronale Netze.
⬤ Neuronale Netze im Krieg.
⬤ Geist in der Maschine. ⬤
⬤ Keine Gegenreaktion.
⬤ Und vieles, vieles mehr.
Hier sind einige der Themen, die in Teil 3 dieses Buches behandelt werden:
⬤ Verbesserung der wissenschaftlichen Methode.
⬤ Wie alles anfing.
⬤ Beschwichtigung der rebellischen Geister.
⬤ Quantum-Ansatz in der Wissenschaft.
⬤ Die Replikations-Krise.
⬤ Die Entwicklung des Maschinengehirns.
⬤ Die Zukunft des Deep Learning.
⬤ Medizin mit der Hilfe eines digitalen Flaschengeistes.
⬤ Und vieles, vieles mehr.
Wenn Sie also etwas über maschinelles Lernen lernen wollen, klicken Sie auf "Jetzt kaufen"
| ISBN: | 9781647483197 |
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| Einband: | Hardcover |
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