Apprendimento automatico per principianti

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una solida base per la comprensione dell'apprendimento automatico, ma è criticato per l'eccessiva tecnicità, la mancanza di chiarezza e i numerosi collegamenti ipertestuali che interrompono il flusso di lettura. È particolarmente impegnativo per i principianti.

⬤ Ottimo per acquisire una solida comprensione dei concetti di apprendimento automatico
⬤ copertura completa di vari aspetti dell'argomento
⬤ utile per coloro che hanno un certo background nel campo.

⬤ Troppo tecnico per i principianti
⬤ difficile da leggere a causa dei collegamenti ipertestuali in linea
⬤ molti link web non funzionano
⬤ gli esempi non sono scaricabili come dichiarato
⬤ la scarsa correzione delle bozze e gli esempi superficiali generano confusione.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning for Dummies

Contenuto del libro:

Una delle letture più importanti di Mark Cuban per capire meglio l'A.I. (inc.com, 2021)

La guida completa all'apprendimento automatico

Sebbene l'esperienza nell'apprendimento automatico non significhi che si possa creare il proprio androide a prova di Test di Turing, come nel film Ex Machina, si tratta di una forma di intelligenza artificiale e di uno dei mezzi tecnologici più interessanti per identificare opportunità e risolvere problemi in modo rapido e su larga scala. Chiunque padroneggi i principi dell'apprendimento automatico sta padroneggiando una parte importante del nostro futuro tecnologico e sta aprendo nuove incredibili direzioni in carriere che includono il rilevamento delle frodi, l'ottimizzazione dei risultati di ricerca, il servizio di annunci in tempo reale, il credit-scoring, la costruzione di modelli di prezzo accurati e sofisticati e molto, molto altro ancora.

A differenza della maggior parte dei libri sull'apprendimento automatico, la seconda edizione completamente aggiornata di Machine Learning For Dummies non presuppone che abbiate anni di esperienza nell'uso di linguaggi di programmazione come Python (il sorgente di R è incluso anche in forma scaricabile con commenti e spiegazioni), ma vi fa entrare nel vivo, trattando i materiali di base che vi permetteranno di iniziare a costruire i modelli di cui avete bisogno per svolgere attività pratiche. Il libro analizza i principi matematici sottostanti, e affascinanti, che alimentano l'apprendimento automatico, ma mostra anche che non è necessario essere dei maghi della matematica per costruire nuovi strumenti divertenti e applicarli al proprio lavoro e studio.

⬤ Comprendere la storia dell'IA e dell'apprendimento automatico.

⬤ Lavorare con Python 3. 8 e TensorFlow 2.x (e R come download).

⬤ Costruire e testare i propri modelli.

⬤ Utilizzare i dataset più recenti, piuttosto che i dati usurati che si trovano in altri libri.

⬤ Applicare l'apprendimento automatico a problemi reali.

Sia che vogliate imparare per l'università, sia che vogliate migliorare le vostre prestazioni lavorative o di carriera, questa guida amichevole per principianti è la migliore introduzione all'apprendimento automatico, che vi consentirà di acquisire rapidamente sicurezza nell'uso di questa tecnologia straordinaria e in rapido sviluppo che sta avendo un impatto positivo sulle vite di tutto il mondo.