PDF gratuit Comprendre le Deep Learning: Une introduction aux réseaux de neurones, by Jean-Claude Heudin
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Détails sur le produit
Broché: 178 pages
Editeur : Science eBook (2 novembre 2016)
Langue : Français
ISBN-13: 979-1091245449
ASIN: B01MSFLMFD
Dimensions du produit:
12,7 x 1,1 x 20,3 cm
Moyenne des commentaires client :
4.1 étoiles sur 5
47 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
6.479 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
Je me suis toujours passionné pour l'informatique et le développement en général, les technologies de demain fonctionneront différemment, et un simple profil de développeur ne suffit plus. J'ai acheté ce livre pour commencer à comprendre le fonctionnement de certains mécanismes et je suis très satisfait.L'auteur explique de manière très compréhensible les réseaux de neurones, mais également de manière très légère mais suffisante pour mon stade d'apprentissage des calculs. Malgré qu'il soit très accessible, et que les informations qu'il contient ne permettent pas de se lancer complètement dans le domaine, ce livre m'a donné d'en savoir plus et de découvrir ce milieu.Une chose très appréciable également est la présence de nombreux schémas qui permettent d'imager les textes de ce livre et permettent une meilleure compréhension.Pour les personnes qui n'ont pas de notions de "code", aucune frayeur à avoir, les étapes sont clairement expliquées, et vous pourrez faire vos premiers essais chez vous, sur votre petit ordinateur ce qui a beaucoup de charme à mes yeux.Ce livre est court, mais compact sans être lourd. Avec moins de 200 pages il me semble être parfait pour jeter un oeil et comme moi recommencer à lire.Je recommande la lecture de ce livre sans hésiter, il est parfait je pense pour débuter dans ce domaine.
J'avais déjà des notions dans les réseaux de neurones artificiels. Le livre est très bien écrit, dans un langage vulgarisé et compréhensible. L'auteur prend le temps de poser un contexte et n'entre pas dans de lourds détails mathématiques. Ce n'est pas le but du livre. Si vous cherchez à devenir un spécialiste dans le domaine, orientez-vous plutôt vers des bouquins de références de 500-600 pages au moins (voir en bas du commentaire). Ici, le but est plutôt d'acquérir une première intuition dans le domaine.Le livre comprend aussi des exemples en JavaScript, ce qui ne nécessite pas d'installer des logiciels autres qu'un navigateur internet (Firefox ou Chrome). Mais ce ne sont pas les langages de programmation très poussés et dès qu'on complique les calculs, je pense qu'on peut facilement perdre du temps dans des détails liés à la programmation et non au calcul. Maintenant, l'auteur se veut ouvert au plus grand public et il a dû faire des choix que je respecte.Le livre fait 175 pages et pour être honnête, j'ai eu tellement de facilités à lire le livre que je n'ai pas vu les pages défiler! Mais si comme moi vous aviez déjà des notions (plus ou moins avancées) dans le domaine des réseaux de neurones artificiels, alors ce livre est juste une bonne piqûre de rappels.Livres de références dans le domaine:-"Neuro-fuzzy And Soft Computing" écrit par Jyh-Shing Roger Jang;-"Neural Networks, A comprehensive Foundation" écrit par Simon Haykin.
Une bonne introduction aux réseaux de neurones qui se veut très accessible (et en français). Les concepts mathématiques (régression linéaire, produits matriciels, algèbre de Boole, ...) et même de développement (boucles, etc...) sont expliqués de façon claire et simple pour les non-initiés.
Bien sûr il y a quelques fautes d'orthographe dans la préface . Cependant quiconque a mis son nez dans un livre sur les réseaux neuronaux, simplement par curiosité ,risque vite d'être rebuté par la matière , les formules mathématiques .Ce petit livre vous mettra le pied à l'étrier , texte clair ,formules mathématiques réduites au minimum et code facilement transposable en python ou autre langage ; il vous montre le BABA du fonctionnement d'un réseau neuronal et vous permettra de juger facilement si la matière vous intéresse , quitte à l'approfondir par d'autres livres( Exemple Réseaux neuronaux une introduction jean philippe Rennard vuibert beaucoup plus aride.dans sa présentation mais en français aussi).A signaler aussi la qualité du papier et surtout de la reliure de ce petit livre qui ne part pas dans tous les sens quand on l'utilise.
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