Puntuación:
El libro proporciona una introducción práctica y accesible al aprendizaje automático con TensorFlow, centrándose en la codificación y las aplicaciones del mundo real. Si bien es elogiado por sus explicaciones claras y ejemplos prácticos, algunos lectores encuentran que carece de profundidad en los conceptos teóricos y no es adecuado para principiantes absolutos.
Ventajas:Enfoque práctico con útiles ejemplos de codificación.
Desventajas:Explicaciones claras adecuadas para programadores, sin detalles matemáticos abrumadores.
(basado en 34 opiniones de lectores)
AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence
Si desea dar el salto profesional de programador a especialista en IA, éste es el lugar ideal para empezar. Basado en los cursos de IA de gran éxito de Laurence Moroney, este libro introductorio ofrece un enfoque práctico, basado en el código, que le ayudará a adquirir confianza mientras aprende los temas clave.
Comprenderá cómo implementar los escenarios más comunes del aprendizaje automático, como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el modelado de secuencias para tiempos de ejecución web, móviles, en la nube e integrados. La mayoría de los libros sobre aprendizaje automático comienzan con una cantidad desalentadora de matemáticas avanzadas. Esta guía se basa en lecciones prácticas que le permiten trabajar directamente con el código.
Aprenderás:
⬤ Cómo construir modelos con TensorFlow utilizando habilidades que los empleadores desean.
⬤ Los fundamentos del aprendizaje automático trabajando con ejemplos de código.
⬤ Cómo implementar la visión por computadora, incluida la detección de características en imágenes.
⬤ Cómo usar NLP para tokenizar y secuenciar palabras y oraciones.
⬤ Métodos para incrustar modelos en Android e iOS.
⬤ Cómo servir modelos a través de la web y en la nube con TensorFlow Serving.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)