Apprendimento profondo: Un approccio pratico

Recensioni dei lettori

Il libro è generalmente apprezzato per il suo approccio pratico al deep learning, soprattutto per i programmatori Java. Copre un'ampia gamma di argomenti relativi al deep learning e al framework DL4J, rendendolo accessibile ai professionisti. Tuttavia, è stato criticato per la mancanza di profondità nelle spiegazioni teoriche e per i problemi di chiarezza del codice. Alcuni lettori hanno anche espresso preoccupazione per l'attenzione a Java e per alcune sviste editoriali.

⬤ Eccellente approccio pratico per l'applicazione del deep learning in progetti reali.
⬤ Fornisce una chiara panoramica concettuale delle architetture di deep learning.
⬤ Facile da capire, anche per chi non ha un forte background matematico.
⬤ Contiene spunti preziosi per l'utilizzo del framework DL4J e delle sue applicazioni.
⬤ Utile per ottenere approfondimenti sia teorici che applicati, se abbinato a testi più teorici.

⬤ Manca di profondità nelle spiegazioni teoriche, che possono confondere i principianti.
⬤ Gli esempi di codice sono esclusivamente in Java, limitando l'accessibilità per gli sviluppatori Python.
⬤ Alcuni lettori hanno riscontrato errori e refusi, sollevando dubbi sulla qualità dell'editing.
⬤ Il salto tra concetti di base e avanzati può lasciare i lettori smarriti.
⬤ Alcuni recensori hanno ritenuto che il contenuto fosse troppo superficiale e che si trattasse di un rimaneggiamento di materiale online.

(basato su 38 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning: A Practitioner's Approach

Contenuto del libro:

Sebbene l'interesse per l'apprendimento automatico abbia raggiunto un punto elevato, le aspettative elevate spesso fanno fallire i progetti prima che vadano molto lontano. In che modo l'apprendimento automatico, in particolare le reti neurali profonde, può fare la differenza nella vostra organizzazione? Questa guida pratica non solo fornisce le informazioni più pratiche disponibili sull'argomento, ma aiuta anche a iniziare a costruire reti di apprendimento profondo efficienti.

Gli autori Adam Gibson e Josh Patterson forniscono la teoria dell'apprendimento profondo prima di introdurre la loro libreria open-source Deeplearning4j (DL4J) per lo sviluppo di flussi di lavoro di classe produttiva. Attraverso esempi reali, imparerete metodi e strategie per addestrare architetture di reti profonde ed eseguire flussi di lavoro di deep learning su Spark e Hadoop con DL4J.

⬤ Approfondite i concetti di apprendimento automatico in generale e di deep learning in particolare.

⬤ Capire come le reti profonde si sono evolute dai fondamenti delle reti neurali.

⬤ Esplorare le principali architetture di reti profonde, comprese quelle convoluzionali e ricorrenti.

⬤ Imparare a mappare reti profonde specifiche per il problema giusto.

⬤ Esplorare i fondamenti della messa a punto di reti neurali generali e di architetture specifiche di reti profonde.

⬤ Utilizzare le tecniche di vettorizzazione per diversi tipi di dati con DataVec, lo strumento di workflow di DL4J.

⬤ Imparare a utilizzare DL4J in modo nativo su Spark e Hadoop.