![[Boekrecensie] Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman) Boeksamenvatting.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2593776/c1a-085k3-pk8qjq68b088-ahxc0e.jpg)
Show Notes
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman)
- Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1492041416?tag=9natreedutch-21
- Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1492041416?tag=9natreebelgium-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1492041416/
#Voorwaartseberekening #Backpropagation #Meansquarederror #Convolutioneleneuralenetwerken #Recurrenteneuralenetwerken #DeepLearningfromScratch
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles van Seth Weidman is een technisch leerboek over de werking van neurale netwerken. Het richt zich niet op het snel aanroepen van kant en klare functies in een groot framework, maar op het zelf opbouwen van de onderdelen die zulke frameworks normaal verbergen. De lezer werkt met Python, wiskundige uitleg en uitvoerbare code om te begrijpen hoe een netwerk gegevens omzet in voorspellingen en hoe het zichzelf tijdens training bijstelt. Het boek behandelt de basis van meerlaagse neurale netwerken, en bouwt vervolgens door naar convolutionele neurale netwerken en recurrente neurale netwerken. Daarbij staan voorwaartse berekeningen, verliesfuncties, afgeleiden en backpropagation centraal. Weidman schrijft voor data scientists en software engineers die al enige ervaring hebben met machine learning en die niet alleen modellen willen gebruiken, maar ook hun mechaniek willen kunnen doorgronden. De opzet is praktisch en analytisch tegelijk. Concepten worden niet los als theorie aangeboden, maar gekoppeld aan implementaties waarin elke stap een zichtbare functie heeft.
- Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1492041416?tag=9natreedutch-21
- Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1492041416?tag=9natreebelgium-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-from-Scratch%3A-Building-with-Python-from-First-Principles-Seth-Weidman.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+from+Scratch+Building+with+Python+from+First+Principles+Seth+Weidman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1492041416/
#Voorwaartseberekening #Backpropagation #Meansquarederror #Convolutioneleneuralenetwerken #Recurrenteneuralenetwerken #DeepLearningfromScratch
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles van Seth Weidman is een technisch leerboek over de werking van neurale netwerken. Het richt zich niet op het snel aanroepen van kant en klare functies in een groot framework, maar op het zelf opbouwen van de onderdelen die zulke frameworks normaal verbergen. De lezer werkt met Python, wiskundige uitleg en uitvoerbare code om te begrijpen hoe een netwerk gegevens omzet in voorspellingen en hoe het zichzelf tijdens training bijstelt. Het boek behandelt de basis van meerlaagse neurale netwerken, en bouwt vervolgens door naar convolutionele neurale netwerken en recurrente neurale netwerken. Daarbij staan voorwaartse berekeningen, verliesfuncties, afgeleiden en backpropagation centraal. Weidman schrijft voor data scientists en software engineers die al enige ervaring hebben met machine learning en die niet alleen modellen willen gebruiken, maar ook hun mechaniek willen kunnen doorgronden. De opzet is praktisch en analytisch tegelijk. Concepten worden niet los als theorie aangeboden, maar gekoppeld aan implementaties waarin elke stap een zichtbare functie heeft.
