Bewertung:
In den Rezensionen zu diesem Buch gehen die Meinungen auseinander. Während einige finden, dass es schlecht geschrieben ist und praktische Übungen fehlen, schätzen andere seine Organisation und seine Fähigkeit, Python und Konzepte des maschinellen Lernens effektiv zu vermitteln. Insgesamt wird das Buch für seine Grammatikprobleme und den irreführenden Titel kritisiert, aber auch für seine Fähigkeit gelobt, Anfängern und Fortgeschrittenen das Lernen zu erleichtern.
Vorteile:⬤ Gut organisiert
⬤ bietet eine gute Einführung in maschinelles Lernen
⬤ für Anfänger leicht verständlich
⬤ enthält praktische Beispiele
⬤ wertvoll für fortgeschrittene Praktiker
⬤ kann das Lernen erleichtern, wenn der Leser bereit ist, sich Mühe zu geben.
⬤ Schlecht geschrieben mit Grammatik- und Mechanikproblemen
⬤ es fehlen praktische Übungen
⬤ irreführender Titel bezüglich des Inhalts und der Beziehung zu anderen Büchern
⬤ elementare Informationen reichen nicht aus, um Python oder maschinelles Lernen zu beherrschen.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Python Machine Learning: Learn Python in a Week and Master It. An Hands-On Introduction to Artificial Intelligence Coding, a Project-Based Guid
Würden Sie gerne lernen, wie man mit Python maschinelles Lernen Modelle erstellt, aber Sie glauben, dass das zu schwierig ist? Oder vielleicht möchten Sie einfache Dinge mit Ihrem Computer automatisieren, wissen aber nicht, wie das geht?
Als Anfänger denken Sie vielleicht, dass Programmieren komplex ist... Das Erlernen der Programmierung künstlicher Intelligenz kann Monate dauern, und die Wahrscheinlichkeit, dass man aufgibt, bevor man es beherrscht, ist groß. Wenn Sie also ein Projekt zu entwickeln haben, könnten Sie darüber nachdenken, einen professionellen Entwickler zu engagieren, um die Zeit zu verkürzen. Das scheint eine gute Lösung zu sein, ist aber mit Sicherheit sehr teuer, und wenn der von Ihnen gewählte Entwickler keine gute Arbeit leistet, müssen Sie trotzdem dafür bezahlen.
Die beste Lösung ist ein komplettes Programmierhandbuch mit praktischen Projekten und Übungen. Die Computer Programming Academy hat diesen Leitfaden als Kurs mit sieben Kapiteln für sieben Tage strukturiert und spezielle Übungen für jeden Abschnitt untersucht, um das Gelernte Schritt für Schritt anzuwenden. Dieses Protokoll, das sowohl an absoluten Anfängern als auch an Personen, die bereits mit der Programmierung vertraut waren, getestet wurde, macht sich das Prinzip des Tauchens zunutze und konzentriert das Lernen in einer Woche. Das Ergebnis dieser Methode war für beide Kategorien von Studenten eins: der Inhalt des Kurses wurde schneller gelernt und blieb länger in Erinnerung als der Durchschnitt.
In diesem Buch werden Sie einen ersten Abschnitt durchlaufen, in dem grundlegende Begriffe des Deep Learning erörtert werden, um dann zu den nächsten Kapiteln zu gelangen, die speziell darauf ausgerichtet sind, fortgeschrittene Programmierkonzepte zu erlernen, die für die Entwicklung von Trainingsdatensätzen für die Erstellung erfolgreicher maschineller Lernmodelle erforderlich sind.
Im Detail lernen Sie:
⬤ Warum Python als das grundlegende Werkzeug für maschinelles Lernen gilt.
⬤ Tiefes Verständnis für die Bedeutung des maschinellen Lernens in unserem täglichen Leben und warum Sie seine Bedeutung im Jahr 2020 nicht ignorieren können
⬤ 12 Modelle für maschinelles Lernen, die Sie als Anfänger unbedingt lernen müssen.
⬤ Die häufigsten Fehler, die Sie vermeiden sollten, wenn Sie mit der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit Python beginnen
⬤ Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation der erforderlichen Pakete für die Einrichtung einer Programmierumgebung für maschinelles Lernen.
⬤ Die Algorithmen, die Ihnen das Leben beim Programmieren von künstlicher Intelligenz erleichtern werden
⬤ Eine bewährte Strategie zur Verarbeitung von Rohdaten, um qualitativ hochwertige Trainingsdatensätze zu erzeugen.
⬤ Eine einfache Methode, um das gewünschte Modell für maschinelles Lernen in weniger als 7 Tagen zu erstellen
⬤ Die 2 wichtigsten Bibliotheken, die Sie für die Entwicklung eines neuronalen Netzes benötigen.
⬤ Übungen und Quiz am Ende jedes Kapitels, um das Gelernte sofort zu überprüfen
⬤ Zusätzliche Inhalte, die Sie als neugieriger Technologie-Enthusiast schätzen werden.
Warum ist dieses Buch anders? Die meisten Bücher auf dem Markt geben nur einen kurzen Einblick in das maschinelle Lernen, zeigen einige der Themen, gehen aber nie konkret in die Tiefe. Der beste Weg, maschinelles Lernen mit Python zu lernen, ist, es selbst zu tun. Mit diesem Handbuch arbeiten Sie sich durch geeignete Projekte, um Ihr Wissen zu festigen und ein großes Erfolgserlebnis zu haben.
Das bietet Ihnen dieser Leitfaden, auch wenn Sie im Jahr 2020 völlig neu in der Programmierung sind oder nur Ihre Fähigkeiten als Programmierer erweitern wollen.
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| ISBN: | 9781914185090 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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