Deep learning v jazyku Python přehled
François Chollet
https://www.databazeknih.cz/img/books/44_/449309/bmid_deep-learning-v-jazyku-python-uec-449309.jpg
3
5
5
Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k nadlidské přesnosti. Od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče go, jsme dospěli k přemožiteli mistra světa. Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení (deep learning) – kombinace technických vylepšení, osvědčených postupů a teorií, které umožnily vyvinout množství dříve nerealizovatelných inteligentních aplikací. S jejich pomocí pak můžeme například analyzovat text či mluvené slovo, překládat z jazyka do jazyka, rozpoznávat osoby na sociálních sítích nebo používat samořídící automobily. Tato kniha naučí čtenáře navrhovat hluboce se učící systémy v jazyku Python, který je v současnosti nejpoužívanějším programovacím jazykem pro vývoj těchto systémů, a knihovny Keras a TensorFlow používané většinou vítězů soutěží systémů pro hluboké učení. Po prostudování knihy získáte znalosti a praktické dovednosti, díky nimž budete moci aplikovat hluboké učení ve svých vlastních projektech. Čtenáři této publikace potřebují jen středně pokročilé dovednosti tohoto jazyka a nemusí mít předchozí zkušenosti se strojovým učením ani s knihovnami Keras nebo TensorFlow. Autorem knihy je François Chollet, výzkumník Google na poli umělé inteligence a tvůrce knihovny Keras.... celý text
PC literatura Učebnice a slovníky
Vydáno:
2020
,
Grada
Originální název:
Deep learning with Python, 2017
více info...
Můj komentář
Zatím jste nenapsal(a) svůj komentář ke knize Deep learning v jazyku Python. Přihlašte se a napište ho.
Nové komentáře (2)
Pokud nebudete číst knihu v originále, tak nohy na ramena a pryč. Překlad jako z google translatoru. Věty nedávají smysl. Nepřekonal jsem prvních třicet stránek, ne díky neznalosti tématu, ale nebyly česky. A to
ani "IT češtinou". V částech, kde si je překladatel jistější (postupy, instalace), se to dá číst, ale to není stěžejní část knihy.
Související novinky (0)
Zatím zde není žádná související novinka.
Citáty z knihy (0)
Zatím zde není žádný citát z knihy.
Kniha Deep learning v jazyku Python v seznamech
| v Přečtených | 6x |
| v Knihotéce | 9x |
| v Chystám se číst | 3x |
Nu, pro začátečníky nebo středně pokročilé toto není. Překlad není tak děsivý, jak tvrdí kolega přede mnou, který možná nikdy neviděl skutečný text z Google Translatoru.
Upřímně řečeno, překládat bych to nechtěl. V češtině chybí zažité výrazy, nehledě k tomu, že R. Pecinovský překládá list jako seznam, což je sice možná správně, ale pro člověka uvyklému anglickým pojmům (list) to prostě přijde cizí.
Kniha rozhodně není špatná, ale upřímně řečeno, nevím komu je určená. Začátečníci ji nepoberou a pokročilí sáhnou raději po originále.
Mimochodem, celosvětově se uznává 60 znaků na řádek jako ideál. Číst skoro dvojnásobné řádky je porod a knize to rozhodně neprospělo.
Dále následuje technické zhodnocení určené pro ty, kteří zvažují, zda knihu koupit.
Za prvé, český překlad je levnější než anglický originál.
Za druhé, informace, které v knize najdete, nepoberete, pokud neznáte knihovnu numpy.
Za třetí, pokud se domníváte, že programátoři nepotřebují matematiku, neobtěžujte se.
Ve skutečnosti nepotřebujete znát Python ani na té střední úrovni, jak tvrdí obálka. Jestliže jste se ale nezajímali o strojové učení a tomu, čemu se dnes říká datascience, potažmo o oblasti vysokoškolské matematiky, budete zírat na ty stránky jako na zjevení.
Ani slovník cizích slov vám nepomůže. Z mého skromného pohledu jde o pěkné shrnutí, ale neumím si dost dobře představit, že by si tuhle četbu užíval někdo, kdo za vrchol programátorského umění považuje vytáhnout data z databáze a naplnit webovou stránku.
Tohle je matematika a statistika v jazyce Python.
Pět hvězd jsem dal, abych trochu opravil zdejší nízké hodnocení. Reálně bych se pohyboval někde kolem 75%, zcela podle zásady, že žebráci si nemůžou vybírat. To jest, tolik knih v češtině o strojovém učení zase není - a všechna čest Gradě, že to ještě nevzdala.