[Ulasan] Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman) Ringkasan.

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles (Seth Weidman)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492041416?tag=9natree-20
- 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

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Deep-Learning-from-Scratch-Seth-Weidman.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Deep-Learning-from-Scratch-Seth-Weidman.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Deep-Learning-from-Scratch-Seth-Weidman.html

- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1492041416/

#forwardpassdanbackpropagation #fungsilossdangradien #jaringansarafmultilapis #convolutionalneuralnetwork #recurrentneuralnetwork #DeepLearningfromScratch

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles karya Seth Weidman adalah buku teknis tentang pembelajaran mendalam yang menempatkan pemahaman mekanisme di atas kemudahan memakai pustaka tingkat tinggi. Diterbitkan oleh O’Reilly pada 2019, buku ini ditujukan terutama untuk data scientist dan software engineer yang sudah memiliki dasar machine learning, Python, serta matematika yang relevan. Fokusnya bukan sekadar mengajarkan cara memanggil fungsi untuk melatih model, melainkan menunjukkan bagaimana jaringan saraf dibangun, menghitung keluaran, mengukur kesalahan, dan memperbarui parameternya. Weidman menggabungkan penjelasan konseptual, notasi matematis, dan implementasi kode yang dikerjakan bertahap. Cakupannya bergerak dari jaringan saraf multilapis menuju arsitektur yang penting dalam deep learning, termasuk convolutional neural network dan recurrent neural network. Dengan pendekatan first principles, pembaca diajak melihat hubungan langsung antara operasi numerik kecil dan perilaku model yang lebih kompleks. Karena itu, buku ini berfungsi sebagai jembatan antara teori neural network dan kemampuan implementasi praktis yang dapat diperiksa sampai ke tingkat komponennya.