Bewertung:
Das Buch bietet eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen mit ML.NET und richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene C#-Entwickler. Es enthält klare Anweisungen, Codeausschnitte und Beispiele, aber es mangelt an Tiefe bei Konzepten des maschinellen Lernens und hat Probleme mit der Klarheit der Codebeispiele und der Formatierung. Das GitHub-Repository kann für den Zugriff auf formatierten Code nützlich sein.
Vorteile:⬤ Klare und prägnante Anweisungen für die Einrichtung von ML.NET in Visual Studio.
⬤ Bietet praktische Beispiele und einen Übergang von theoretischen Konzepten zur praktischen Anwendung.
⬤ Gut geeignet für Anfänger mit grundlegenden C#-Kenntnissen, bietet eine Anleitung zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen.
⬤ Gut strukturierte Kapitel und leicht verständliche Sprache.
⬤ Zugang zu einem GitHub-Repository mit dem gesamten Quellcode, nützlich zum Nachschlagen.
⬤ Oberflächliche Abdeckung von Konzepten des maschinellen Lernens, fehlende Tiefe.
⬤ Code-Beispiele sind häufig schlecht ausgerichtet und können den Leser verwirren.
⬤ Setzt mäßige C#-Kenntnisse voraus, was eine Hürde für echte Anfänger darstellt.
⬤ Einige inhaltliche Ungenauigkeiten, wie z. B. Verweise auf Farben in Diagrammen, die in Schwarz-Weiß dargestellt sind.
⬤ Die Abhängigkeit vom GitHub-Repository für gut formatierten Code mindert den Wert des Buches für sich allein.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Hands-On Machine Learning with ML.NET
Mit diesem Buch werden Sie lernen, ML.
NET-Anwendungen zu erstellen, indem Sie verschiedene Modelle des maschinellen Lernens mit C#-Code erforschen. Sie werden grundlegende bis fortgeschrittene Themen anhand von schrittweisen Erklärungen und Beispielen behandeln.
Sie lernen die Integration von TensorFlow in ML. NET Anwendung, um die Fähigkeiten von maschinellen Lernmodellen zu erweitern.
| ISBN: | 9781789801781 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 296 |
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