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[ BOOK BUILDING MACHINE LEARNING POWERED APPLICATIONS: GOING FROM IDEA TO PRODUCT by EMMANUEL AMEISEN OVERVIEW ]
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Aprenda as competências necessárias para conceber, criar e implementar aplicações com base na aprendizagem automática (ML). Ao longo deste livro prático, irá construir um exemplo de aplicação baseada em ML, desde a ideia inicial até ao produto implementado. Cientistas de dados, engenheiros de software e gestores de produtos – incluindo profissionais experientes e novatos – aprenderão passo a passo as ferramentas, as melhores práticas e os desafios envolvidos na criação de uma aplicação de ML do mundo real.
O autor Emmanuel Ameisen, um cientista de dados experiente que liderou um programa de educação em IA, demonstra conceitos práticos de ML usando trechos de código, ilustrações, ecrã
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ID do livro Asin: B0842ZD3Y7
Título do livro: Construir aplicações alimentadas por aprendizagem automática: Da ideia ao produto
Autor do livro: Emmanuel Ameisen
Formato e preço do livro:
Preço do livro: desconhecido
Categoria do livro: Loja Kindle, eBooks Kindle, Computadores & Tecnologia e desconhecido
Classificação do livro: 114 avaliações
Crie aplicações baseadas em aprendizagem automática: Passando da ideia ao produto por Emmanuel Ameisen Resenha
Nome: MC
Classificação: 1.0 de 5 estrelas
Título: Peso Leve
Data: Revisto nos Estados Unidos a 5 de agosto de 2020
Revisão: Não acho que o autor tenha construído uma aplicação com aprendizado de máquina. Este livro é extremamente leve, com pouco mais de 200 páginas, e é demasiado avançado para ser prático. O conteúdo é apenas uma variedade estranha de coisas com barras laterais bizarras sobre aprendizagem por transferência e trechos de código sem coesão. O capítulo sobre implementação tem exatamente dez páginas e é um grande hambúrguer de nada. Nem sequer recomendo este livro a um principiante, porque o vai confundir.
Nome: Trevor
Classificação: 2,0 em 5 estrelas
Título: NoMeattothisBook
Data: Revisto nos Estados Unidos a 4 de novembro de 2020
Revisão: Começarei por dizer que, numa escala de 1 a 10 em termos de conhecimentos de ciência de dados / aprendizagem automática (sendo 1 “mal sei o que é um modelo linear” e 10 “contribuo para a construção de bibliotecas de aprendizagem automática / conduzo investigação”), estou num 4. Inicialmente comprei este livro porque tenho um conhecimento decente de Data Science (criei alguns modelos no trabalho e pessoalmente) e estava interessado em formas de servir o modelo através de um servidor web como o flask/django. Quando chega, apercebe-se que é apenas caldo de carne e, quando se queixa ao empregado, este diz-lhe que “a carne foi estufada, mas tem de pagar mais pela carne verdadeira”. Capítulo após capítulo, fiquei à espera que ele se debruçasse sobre os scripts python e explicasse como se constrói o modelo. Neste livro de 250 páginas, talvez 30 das páginas sejam dedicadas a explicar o modelo e o pipeline, e o resto é dedicado a explicar superficialmente os conceitos de DS/ML. Não é suficientemente profundo para quem tem um nível intermédio de conhecimento de DS/ML. Por outro lado, não explica o suficiente para pessoas que possam ser principiantes. Por exemplo, assume que sabe quando aplicar o XGBoost em vez de usar o Scikit-Learn. Mas depois, na página seguinte, tenta explicar o algoritmo K Nearest Neighbors. Como se estivesse à espera que o leitor compreendesse como as diferentes bibliotecas de Aprendizagem Automática afectam as necessidades computacionais, mas depois assume que ele não conhece o algoritmo de agrupamento mais básico? O quê??? Para mim, parece mais um artigo escrito à pressa, metade white paper/metade wiki sobre algoritmos DS/ML, Ciências da Computação e como a Aprendizagem Automática é realmente má para a humanidade. Além disso, entrevista pessoas com experiência em DS/ML, o que é uma boa ideia e fixe em teoria, mas algumas das entrevistas parecem apenas argumentos de venda dos seus produtos. Por exemplo, não utilizei o StictchFix, que pode ser um ótimo produto, mas vou ao site deles para saber mais sobre ele. Não quero pagar para ler um discurso de vendas. Gostava de poder devolver este livro, mas já o sublinhei de uma ponta à outra. Por favor, não compre este livro a não ser que se enquadre no grupo de nicho para o qual este autor direccionou o livro. Em vez disso, compre Hands on Machine Learning se quiser saber mais sobre DS/ML. Se quiser saber como implementar os seus modelos, experimente o Applied Data Science 2.0, mas devido a actualizações de versões e dependências não consegui implementá-lo, mas a referência sobre como construir o pipeline é útil.
Nome: João
Classificação: 3.0 de 5 estrelas
Título: introductoryandsuperficial
Data: Revisto nos Estados Unidos em 5 de agosto de 2020
Resenha: Este livro é introdutório e superficial. Provavelmente bom para aspirantes a cientistas de dados, mas não muito interessante para profissionais mais experientes.
Nome: Ben
Classificação: 5.0 de 5 estrelas
Título: Recomendo vivamente este livro a qualquer pessoa que esteja a gerir uma equipa SDS ou MLE
Data: Revisto nos Estados Unidos em 25 de agosto de 2020
Recensão: Já conheci muitas pessoas que diriam que conhecem bem o conteúdo deste livro e que não teriam nada a aprender com a sua leitura. No entanto, surpreende-me a quantidade de vezes que vi essas pessoas criarem projectos e ignorarem completamente os passos que dizem conhecer. Se está a gerir uma equipa, acho que este livro devia ser de leitura obrigatória. “Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product” ajuda a cristalizar as melhores práticas que são, com demasiada frequência, negligenciadas em startups em rápida evolução e em equipas de prototipagem rápida.
Nome: Mikey L.
Avalie: 5.0 de 5 estrelas
Título: Exatamente o que eu estava à procura
Data: Revisto nos Estados Unidos a 26 de fevereiro de 2020
Resenha: Este livro NÃO é um livro excessivamente técnico. Da forma como o leio, é um livro centrado nas lições que o autor, Emmanuel, aprendeu durante o seu tempo como cientista de dados/engenheiro ML. Ele formata essas lições de tal forma que torna o livro extremamente fácil de ler e entender. Como cientista de dados recém-contratado que foi encarregado de criar a aplicação de deteção de anomalias da empresa, este livro vai servir-me muito bem!
Nome: Jack
Classificação: 2,0 em 5 estrelas
Título: missingpages
Data: Revisto nos Estados Unidos em 5 de abril de 2021
Resenha: O livro que recebi não tem as primeiras páginas, incluindo parte do índice.
Nome: Rahul
Avalie: 5.0 de 5 estrelas
Título: Grande livro para construir aplicaçõesML no mundo real
Data: Revisto nos Estados Unidos em 10 de novembro de 2020
Comente: O que é que você quer? Na construção de plataformas e aplicações de ML, não vi nenhum recurso que cobrisse a implementação no mundo real de aplicações de ML, este livro fê-lo e é muito bom a esse respeito. Isso é ótimo.
Nome: Cliente da Amazon
Avalie: 5.0 de 5 estrelas
Título: Muito bem estruturado e um ótimo livro para o desenvolvimento
Data: Revisto nos Estados Unidos a 1 de fevereiro de 2021
Resenha: Este livro é ótimo! As etapas para o desenvolvimento de produtos ml estão muito bem estruturadas, com bons exemplos ao longo de todo o processo, e cada secção tem um monte de boas questões a considerar e a colocar!