Punteggio:
Il libro è stato accolto positivamente da molti lettori per la sua trattazione completa e coinvolgente del deep learning, che lo rende adatto sia ai principianti che ai professionisti. Tuttavia, è stato anche criticato per la sua brevità e la mancanza di spiegazioni intuitive, che lo rendono meno adatto come testo introduttivo per i neofiti. Ci sono state anche preoccupazioni riguardo alla disponibilità del codice supplementare promesso, anche se questo problema sembra essere stato risolto.
Vantaggi:⬤ Ben scritto e coinvolgente
⬤ fornisce una solida base di IA e deep learning
⬤ espone concetti complessi in modo efficace
⬤ va bene sia per i principianti che per i professionisti
⬤ include illustrazioni utili
⬤ copre una varietà di argomenti e applicazioni del deep learning.
⬤ La presentazione può risultare tetra e priva di spiegazioni intuitive
⬤ alcune sezioni approfondiscono i calcoli di base mentre altre sorvolano su dettagli importanti
⬤ non è adatto come testo introduttivo per i principianti assoluti
⬤ problemi iniziali con la disponibilità di codice in omaggio.
(basato su 6 recensioni dei lettori)
Science of Deep Learning
Questa guida aggiornata all'apprendimento profondo è destinata agli studenti di informatica, ingegneria elettrica, scienza dei dati, statistica e OR, nonché ai ricercatori del mondo accademico e industriale.
Gli argomenti più attuali includono trasformatori, GNN, VAE e deep RL. Sul sito web sono disponibili il codice complementare e centinaia di esercizi con soluzioni.
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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)