Bewertung:
Das Buch ist eine gut angenommene Ressource für Anfänger im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning und bietet klare Erklärungen und praktische Projekte. Es bietet zwar eine verständliche Einführung und eine breite Abdeckung der wichtigsten Themen, wird aber wegen veralteten Codes und einiger Ungereimtheiten kritisiert.
Vorteile:Das Buch ist hervorragend für Anfänger geeignet und bietet klare Erklärungen, praktische Beispiele und praktische Projekte. Die Leser schätzen die detaillierten Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die umfassende Behandlung neuronaler Netze und die Effektivität des Lehrstils. Viele Nutzer fanden das Buch hilfreich für den Einstieg in das maschinelle Lernen und die Anwendung neuronaler Netze in ihren Projekten.
Nachteile:In mehreren Rezensionen wird erwähnt, dass der Code veraltet ist, was zu Frustrationen aufgrund von veralteten Funktionen und Fehlern führt. Darüber hinaus stießen einige Leser auf Probleme, bei denen der Beispielcode im Buch nicht mit dem auf GitHub verfügbaren Code übereinstimmte, und es gab Verweise im Text, die nicht klar waren, da das Buch in Graustufen gedruckt war. Einige Nutzer waren auch der Meinung, dass bestimmte Themen, wie CNNs, ausführlicher hätten behandelt werden können.
(basierend auf 17 Leserbewertungen)
Neural Network Projects with Python: The ultimate guide to using Python to explore the true power of neural networks through six projects
Bauen Sie Ihr Portfolio für maschinelles Lernen auf, indem Sie 6 hochmoderne Projekte für künstliche Intelligenz mit neuronalen Netzen in Python erstellen.
Hauptmerkmale
⬤ Entdecken Sie neuronale Netzwerkarchitekturen (wie CNN und LSTM), die die jüngsten Fortschritte in der KI vorantreiben.
⬤ Erstellen Sie neuronale Expertennetzwerke in Python mit beliebten Bibliotheken wie Keras.
⬤ Enthält Projekte wie Objekterkennung, Gesichtserkennung, Stimmungsanalyse und mehr.
Buchbeschreibung
Neuronale Netze sind das Herzstück der jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und bieten einige der besten Lösungen für viele reale Probleme, einschließlich Bilderkennung, medizinische Diagnose, Textanalyse und mehr. In diesem Buch werden einige grundlegende Konzepte für neuronale Netze und Deep Learning sowie einige beliebte Bibliotheken in Python für deren Implementierung vorgestellt.
Es enthält praktische Demonstrationen von neuronalen Netzen in Bereichen wie Tarifvorhersage, Bildklassifizierung, Stimmungsanalyse und mehr. In jedem Fall enthält das Buch eine Problemstellung, die spezifische Architektur des neuronalen Netzes, die zur Lösung des Problems erforderlich ist, die Überlegungen hinter dem verwendeten Algorithmus und den zugehörigen Python-Code, um die Lösung von Grund auf zu implementieren. Dabei werden Sie praktische Erfahrungen mit der Verwendung beliebter Python-Bibliotheken wie Keras sammeln, um Ihre eigenen neuronalen Netze von Grund auf aufzubauen und zu trainieren.
Am Ende dieses Buches werden Sie die verschiedenen Architekturen neuronaler Netze beherrschen und innovative KI-Projekte in Python erstellen, die Ihr Portfolio im Bereich des maschinellen Lernens sofort stärken werden.
Was Sie lernen werden
⬤ Lernen Sie verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen und ihre Fortschritte in der KI kennen.
⬤ Beherrschen Sie Deep Learning in Python, indem Sie neuronale Netze aufbauen und trainieren.
⬤ Beherrschen Sie neuronale Netze für Regression und Klassifizierung.
⬤ Faltungsneuronale Netze für die Bilderkennung kennenlernen.
⬤ Erlernen der Stimmungsanalyse von Textdaten mit Hilfe des Langzeitgedächtnisses (Long Short-Term Memory).
⬤ Erstellen und trainieren Sie ein hochpräzises Sicherheitssystem zur Gesichtserkennung.
