Livro “Mãos à obra: aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes” com Resumo para Baixar em PDF

Muito bom. Muito o material.

Fundamental. Livro fundamental para quem quer se especializar em deep learning. No entanto, é preciso ter noções de aprendiza de máquina para acompanhar o livro, pois a primeira parte é discutira de forma rápida.

Contém notebooks em Python (disponíveis na web) que auxiliam no aprendizado.

O Livro é bom mas a tradução não ajuda. O livro apresenta bem os assuntos fundamentais de ML, mas acho que a editora faria melhor se simplesmente reimprimisse no Brasil a versão em inglês.

A tradução não é muito boa, deveria passar por uma revisão técnica de alguém que entende do assunto. Por isso 4 estrelas e não 5.

Recomendo! Conteúdo relevante e explicativo! Abordagem totalmente hands on! Estou gostando.

Ótimo livro e ótima tradução. tenho que dar os parabéns, tenho a versão em ingles e português, e desta vez a tradução está ótima.

Excelente com ressalvas para versão em português. Essa é uma obra aclamada mundialme. Uma pena que não foi dada a devida atenção à versão brasileira.É um livro grosso, com uma quantidade enorme de conteúdo, e necessário paginar bastante para total aproveitamento, avançar páginas, voltar capítulos para coletar referências ou códigos.

Para tanto é esperado um livro robusto, mas não é assim. O material da capa é frágil e fino. As páginas são de um papel muito fino e delicado.

A disposição do conteúdo está nitidamente errada, pois é necessário arregaçar o livro para poder ler o que está próximo do meio.

Já a tradução é um assunto complicado, alguns termos foram traduzidos e outros não o que gera confusão. Gosto quando o tradutor traduz o que é necessário, mas mantém os termos mais comuns em inglês.

Em vários momentos a sigla AM é usada, mas isso não é usado em lugar algum o correto é ML.

Enfim, eu gostaria de trocar pela versão original em inglês.

Excelente livro sobre aprendizado de máquina. Livro muito bem escrito, didático e com bons exemplos sobre o tema de aprendizado de máquina.

Excelente Introdução ao Tema. Boa Introdução Teórica e Prática ao Aprendizado de Máquinas. Bem escrito e fácil de acompanhar.

Produto muito bom. Muito bom. Tem projetos bem completos nesse livro. Para quem não gosta de matématica, recomendo pular os capítulos que envolve calculo na primeira leitura, para não desanimar o indivíduo.

Porém, na segunda e terceira lida, se a pessoa der uma lida com atenção e de maneira pausada, conseguirá entender.

Excelente obra. O conteúdo do livro é excelente. Apenas 2 críticas referentes a versão brasileira:1 - Imagens e gráficos em preto e branco, o que de certa forma prejudica a leitura, principalmente dos gráficos com muitas séries diferentes.

Isso de certa forma era esperado pelo preço de lançamento do livro, que não foi muito alto.2 - Fonte adotada para os trechos de código não me agradou.

Principalmente na parte dos outputs e dos comentários dos códigos adotaram uma cor cinza muito clara que dificulta a leitura.

Acaba por ser uma consequência direta da primeira crítica, visto que se a impressão fosse colorida, poderiam usar cores distintas nos trechos de código, ao invés de escalas de cinza.

Se fosse possível, por esses pontos eu daria um 4,5, porém, como as notas na amazon são apenas números inteiros, passou como 5. É uma excelente obra, afinal.

Ótimo Livro! Ótimo livro, bem focado em ML. Perfeito pra consulta, pois é direto ao ponto. Ajuda e muito tanto pra os iniciantes como para os experientes.

Conteúdo de qualidade!

Excelente conteúdo, péssima impressão. O conteúdo do livro é, sem dúvidas, um dos melhores disponíveis sobre ML. Isso não tem como questionar.

Agora, a forma como esse livro foi impresso (para reduzir os custos ao máximo) com certeza prejudica, e muito, sua leitura.

Os gráficos são em preto e branco, as folhas são de má qualidade e não há margem para dobrar as folhas durante a leitura.

Um livro de dicas, não de conteúdo, excessivamente hands-on. O livro se propõe a dar dicas sobre várias aspectos relacionados ao uso do Scikit-Learn, Keras e TensorFlow, mas não desenvolve o conteúdo.

O autor preferiu cobrir uma extensa e longa lista de tópicos, passando rapidamente por cada um com técnicas e macetes direcionados ao público já familiarizado com estas tecnologias.

Expõe técnicas e códigos rapidamente em 1 página e de forma otimista já considera o leitor apto: "agora que você já saber fazer tal coisa ...".

Como ponto forte, ajuda a ter uma visão panorâmica e bem abrangente de tudo o que é possível fazer com estes pacotes, mas seu calcanhar de Aquiles é ser raso e superficial, no final você acabará nas documentações oficiais dos sites destes pacotes, mais bem estruturados e profundos.

Útil como um guia geral de dicas e macetes para leitores avançados que já dominam os conceitos e trabalham com estas tecnologias.

Para iniciantes, outros livros de conteúdo mais especialista e robusto serão mais úteis. Excessivamente hands-on, mostra tudo a toque de caixa para já iniciados.

O livro veio mal embalado e com umas marcas na capa.

EXCEPCIONAL. Com certeza um dos melhores livros de Machine Learning e AI atualmente. Já comprei muitos livros muito ruins na área, mas esse vale a pena mesmo.

Tanto conceitualmente, quanto na implementação de códigos. Única coisa a notar é que ele não é para iniciantes.

Bom, mas..... O livro tem um conteúdo muito bom especialmente. Porém, o tradutor cometeu muitos erros crassos. Por exemplo, traduzir median por média, entre outros.

Outra coisa: não se deve traduzir termos técnicos, pois é como tentar traduzir nomes próprios. Fica péssimo de entender. Por fim, as figuras em tons de cinza são um horror.

Era melhor nem ter figuras. Se ao menos fossem disponibilizadas as originais para download, já ajudava. Ressalvo, novamente, que o conteúdo é excelente e que somente a tradução é de má qualidade!

Bom livro. Eu particularmente gostei da estrutura e do conteúdo do livro. Achei bastante técnico e bem explicativo nos detalhes.

Agora tem alguns problemas:1) erros de digitação de palavras devido a tradução para português. O que é normal em livros traduzidos.2) ele é todo preto e branco.

O que é normal pelo preço do livro. Mas de forma geral eu gostei do livro e recomendo. Já me ajudou na construção de uma rede neural usando tensorflow e keras.

Versão em português é muito inferior. Difícil ler os textos perto da brochura e os gráficos não são dos melhores, mas vale muito a pena ter a versão em português, mesmo que tenha que consultar os gráficos da versão em inglês na Internet.

Bom para iniciantes da área de ML. Bom material de apoio de estudo para iniciar a estudar ML, em conjunto com as própria bibliotecas python.

Por ser em preto e branco algumas imagens acabam ficando confusas, porém possui Git para os exemplos.

Conteúdo ótimo, preço bom e impressão/papel de qualidade ruim - Muito Inferior à versão original. Infelizmente a versão traduzida é bastante inferior à versão original em vários aspectos.1 - Capa e páginas em papel de qualidade inferior à versão original tornando difícil a leitura do texto próximo à brochura, o material das páginas é de qualidade comum, fácil de amassar, criar dobras e sujar, muito diferente da versão original.2 - Tradução contém erros em termos técnicos, por exemplo, o termo 'median' foi traduzido por 'média' no capítulo 2, quando o correto é 'mediana', um erro elementar para um livro técnico.3 - Imagens em escala de cinza reduzem significativamente a didática e a assimilação dos conceitos.

O livro chega a colocar notas de rodapé dando dicas para o leitor "imaginar" as imagens em cores.4 - Os blocos de código chegam a ficar apagados pois também estão em escala de cinza (no original possuem algumas cores), dificultando muito a leitura.

Os aspectos positivos são o preço (em troca de uma baixa qualidade) e o conteúdo, que é extremamente relevante e didático.