Ebook Herunterladen , by Tariq Rashid
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, by Tariq Rashid
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Produktinformation
Format: Kindle Ausgabe
Dateigröße: 10063 KB
Seitenzahl der Print-Ausgabe: 222 Seiten
Verkauf durch: Amazon Media EU S.Ã r.l.
Sprache: Englisch
ASIN: B01EER4Z4G
Text-to-Speech (Vorlesemodus):
Nicht aktiviert
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' + "Der Verlag hat die Aktivierung der Text vorlesen-Funktion untersagt." + '
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X-Ray:
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' + "X-Ray ist auf allen Kindle Touch-, Kindle Paperwhite-, Kindle Fire HD-Geräten sowie auf der neuesten Generation von Kindle Fire verfügbar." + '
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Word Wise: Nicht aktiviert
Verbesserter Schriftsatz:
Nicht aktiviert
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' + "Deutliche Schriftsatzverbesserungen bieten schnelleres Lesen mit weniger Augenbelastung und attraktiven Seiten-Layouts, auch bei größeren Schriftgrößen.
>Weitere Informationen" + '
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Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.6 von 5 Sternen
22 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
#32.736 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)
Ich beschäftige mich seit ein Paar Wochen mit dem Thema "Neuronale Netzwerke".Dieses Buch ist die richtige Einführung dafür. Mit einfachen Beispielen und Grundlagen in der Mathematik wird das Thema vorgestellt.Was mich auch besonders fasziniert hat: "can price the books how I want .. this is important especially for the ebook which I want to be as cheap and accessible as possible. Some publishers will increase the ebook price by an order of magnitude!"Gedruckt kostet es 48 Euro!!! Als ebook nur 3,78 €. Unglaublich.Momentan entsteht die deutsche Version aber ich wollte nicht bis April darauf warten. Mit 3,78 € kann man auch nicht viel falsch machen auch wenn das buch einem keinen Mehrwert bietet.Es ist aber sehr einfach zu lesen und man muss keine höheren Englischkentnisse dafür haben.
Ich habe das buch zwar erst zu 75% durchgearbeitet, aber ich kann jetzt schon sagen, dass ich einen enorm großen Mehrwert dadurch habe. Hier werden die Neuronalen Netzwerke sehr verständlich dargestellt. Am Anfang wird man allgemein in die Thematik und die Mathematik eingeführt, und im zweiten Teil geht es dann ans Eingemachte. Hier bekommt man eine genaue Anleitung wie man sein eigenes neuronales Netzwerk aufbaut, trainiert und testet. Insgesamt ist wird die Motivation über das gesamte Buch hoch gehalten.Dazu ist der schreibstil des Autors sehr locker und auch teils humorvoll, was das dran bleiben an dem Buch sehr vereinfacht.Ich habe auch ein, zwei andere Bücher über neuronale Netze angelesen, aber diese waren entweder sehr trocken, oder hatten wenig praktischen Inhalt. Daher kann ich dieses Buch nur jedem Empfehlen, der in das Thema neuronale Netze einsteigen will. Es deckt sehr anschaulich und motivierend die Basics ab auf denen man danach gut aufbauen kann.
Dieses Buch bietet meiner Meinung nach den optimalen Einstieg in Neuronale Netze. Auch wenn man keine Ahnung von der Funktionsweise hat wird einem spätestens nach diesem Buch klar, wie diese funktionieren.Man lernt, wozu Input, Hidden und Output-Nodes gut sind und wie diese miteinander verknüpft sind, was das Eigentliche bei Neuronalen Netzen ausmacht und wie man von den Eingangsdaten zu einer Vorhersage kommt. Ganz nebenbei erlernt man auch ein wenig die Grundlagen von Python. Auch auf das Thema Differentialgleichung wird elementar eingegangen.Sehr spannend und äußerst informativ und das bei einem sehr angenehmen Schreibstil.Der Preis ist ebenso bombastisch, ich hatte noch kein Buch, dessen Kosten/Nutzen(Wissen)-Verhältnis besser wäre(=> E-Book Version).Ich kann diese Buch uneingeschränkt empfehlen, möchte man mit dem Thema Neuronale Netze beginnen und sich Wissen für den Start aneignen.
Preis-Leistung ist bei der Kindle-Ausgabe von diesem Buch einfach unschlagbar. Der Autor steigt Schritt für Schritt in die Materie ein und den Schreibstil empfand ich ebenfalls sehr angenehm zu lesen. Die Mathematik hinter dem neuronalen Netz, welches in dem Buch vorgestellt wird, wird sehr gut beschrieben und durch Schaubilder unterstützt. Im zweiten Teil des Buches wird dann ein neuronales Netz in Python für die Erkennung von Zahlen entwickelt. Im praktischen Teil wurden für mich dann auch manche Fragen beantwortet, welche ich mir im theoretischen Teil gestellt habe. Dieses Buch bietet nur eine Einführung in die Thematik der neuronalen Netzen, aber diese wird vom Autor perfekt umgesetzt.
I took Andrew Ng's course on machine learning and although I more or less understood the maths behind Neural Networks I was still a bit puzzled about the how and why of Neural Networks.Thanks to Mr Rashid's great book I can honestly say that I really understand the inner working of Neural Networks and - even better - I can create Neural Networks on my own!The greatest thing about that book is when you create the NN that actually reads handwritten numbers and recognizes them with a remarkable success rate. Most courses in Machine Learning have more boring tasks like guessing house prices or the probability of cancers in patients, but this is a real example of Artificial Intelligence that the reader will be able to create.When I was done with the programming exercise I was really shocked that it worked and that feeling of achievement alone is worth the price of the book many times!
The author takes great pains to explain, repeat, repeat from a different point of view and finally summarize. He proceeds in fine grained steps, making sure you don't lose it on the way. Moreover he provides a thorough brushup on school-maths calculus. If you're likely to run into problems learning the topic: this book is what you want!
Ein wirklich gelungenes Buch für den Einstieg in das Thema Neuronale Netze. Tariq Rashid hat es meiner Meinung nach geschafft auf eine einfache und verständliche Art und Weise so ein ein komplexes Thema zu erklären.Ich empfehle jedem, der sich zum ersten mit dem Thema neuronale Netze beschäftigen möchte, sich zuerst dieses Buch anzulegen. Danach fällt die Auseinandersetzung mit dem Thema über andere Buchwerke viel leichter...5 Sterne von mir für dieses Buch
book is awesome, but I can't read it neiter from my laptop kindle app nor from my paperwhite, I can only from my phone! am i doing something wrong?
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