Bewertung:
Das Buch „Deep Learning“ von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville wird für seine umfassende Behandlung von Deep-Learning-Konzepten gelobt, die es zu einer wertvollen Ressource sowohl für das theoretische Verständnis als auch für die Forschung macht. Es hat jedoch gemischtes Feedback hinsichtlich des Schreibstils, der Verständlichkeit und der physischen Qualität erhalten.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung der Grundlagen des Deep Learning und fortgeschrittener Forschungsthemen.
⬤ Gute Erklärungen von komplexen mathematischen Konzepten im Zusammenhang mit Deep Learning.
⬤ Geschrieben von angesehenen Autoren auf dem Gebiet.
⬤ Gut gegliedert in drei Teile, die sich auf Mathematik, Techniken und Forschung konzentrieren.
⬤ Wertvoll als Nachschlagewerk für Deep Learning Praktiker und Forscher.
⬤ Gemischtes Feedback zum Schreibstil des Buches; einige finden es dicht und schwer zu folgen.
⬤ Es fehlt an Übungen, um Konzepte zu üben.
⬤ Einige Kritiken betonen die schlechte physische Qualität des Buches, einschließlich Druck- und Bindungsproblemen.
⬤ Unklare Zielgruppe - entweder zu grundlegend für fortgeschrittene Leser oder zu komplex für Anfänger, die nach praktischen Anwendungen suchen.
⬤ Begrenzte Code-Beispiele, um die Theorie mit der praktischen Umsetzung zu verbinden.
(basierend auf 673 Leserbewertungen)
Deep Learning
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Egal ob Sie Anfänger oder erfahrener Praktiker sind, dieses Buch bietet für jeden etwas. Sie lernen die Grundlagen von neuronalen Netzen, Faltungsnetzen und rekurrenten Netzen kennen und erfahren, wie Sie damit Bilderkennungssysteme, Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr erstellen können. Anhand von leicht verständlichen Codebeispielen und Fallstudien aus der Praxis erfahren Sie, wie Deep Learning Branchen vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen revolutioniert.
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| ISBN: | 9789732345528 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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