Dentro l'apprendimento profondo: Matematica, algoritmi, modelli

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per le sue spiegazioni chiare, gli esempi pratici di codice in PyTorch e i metodi didattici efficaci come la codifica a colori delle equazioni. È un'ottima introduzione per i principianti e un utile riferimento per gli esperti di deep learning. Tuttavia, alcuni utenti hanno espresso disappunto per la mancanza di spiegazioni matematiche dettagliate e per la scarsa organizzazione degli esempi di codice, che possono generare confusione. Inoltre, sono stati riscontrati problemi legati alla mancanza dei codici di accesso alle risorse online supplementari.

⬤ Spiegazioni chiare, adatte sia ai principianti che agli esperti
⬤ esempi pratici di codice in PyTorch
⬤ uso efficace della codifica a colori nelle spiegazioni matematiche
⬤ contenuti coinvolgenti che sviluppano progressivamente le conoscenze
⬤ include preziose intuizioni ingegneristiche dell'autore.

⬤ Mancanza di spiegazioni matematiche dettagliate come promesso
⬤ organizzazione confusa degli esempi di codice
⬤ alcuni utenti hanno trovato il codice mal presentato
⬤ mancano i codici di accesso alle risorse online supplementari, limitando la fruibilità.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Inside Deep Learning: Math, Algorithms, Models

Contenuto del libro:

Scritto per gli sviluppatori di tutti i giorni, Inside Deep Learning non contiene prove matematiche complesse o inutili teorie accademiche.

Un viaggio attraverso la teoria e la pratica del moderno deep learning e l'applicazione di tecniche innovative per risolvere i problemi di dati quotidiani. Inside Deep Learning è una guida veloce per principianti alla soluzione di problemi tecnici comuni con il deep learning.

Scritto per gli sviluppatori di tutti i giorni, Inside Deep Learning non contiene prove matematiche complesse o inutili teorie accademiche. Imparerete come funziona l'apprendimento profondo attraverso un linguaggio semplice, codice annotato ed equazioni, mentre lavorerete attraverso decine di esempi PyTorch immediatamente utili. Costruirete un traduttore francese-inglese che funziona secondo gli stessi principi della traduzione automatica professionale e scoprirete tecniche all'avanguardia appena emerse dalle ultime ricerche. E soprattutto, ogni soluzione di deep learning contenuta in questo libro può essere eseguita in meno di quindici minuti utilizzando hardware GPU gratuito.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito nei formati PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.