GPT

פיתוח וקוד · קוד פתוח

הלוגו של Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani

Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani

מדובר בספר מקצועי בן 772 עמודים מאת סבסטיאן רשקה ווהיד מירג'לילי, שיצא במהדורה שלישית בדצמבר 2019. התוכן מתמקד ביישום אלגוריתמים מעשיים באמצעות פייתון, scikit-learn וגרסת TensorFlow 2.

בניגוד למדריכים תיאורטיים בלבד, הוא מלווה בקוד מעשי ומציג עבודה ישירה מול ספריות קוד פתוח. הספר מגיע בגרסה דיגיטלית ללא הגנת DRM, מה שמאפשר קריאה חופשית בכל מכשיר בלי תלות באפליקציה ייעודית של החנות.

  • פיתוח וקוד
  • קוד פתוח
  • ממשק באנגלית

דירוג הקהילה

עוד לא דורג

תהיו הראשונים לדרג.

התחברות עם גוגל

דירוג אחד לכל אדם לכל כלי, ולכן צריך חשבון. אנחנו שומרים גיבוב של מזהה החשבון ואת השם הפרטי, ולא את הדוא״ל, לא את שם המשפחה ולא את התמונה.

לא נשלח אליכם דבר ולא נפרסם דבר בשמכם.

איך הדירוג עובד+

הדירוג פתוח רק למי שמחובר עם חשבון גוגל, דירוג אחד לכל אדם לכל כלי. זו הדרך שלנו לוודא שמדובר באדם אמיתי: היא אינה מוכיחה שהמדרג השתמש בכלי, וזה הבדל שכדאי לזכור כשקוראים ממוצע.

מי שכותב ביקורת מוצג בשמו הפרטי בלבד, כפי שהוא מופיע בחשבון גוגל. מעבר לזה לא נשמר דבר: לא שם משפחה, לא כתובת דוא״ל ולא תמונה: רק גיבוב חד־כיווני של מזהה החשבון, שמאפשר לכם לשנות את הדירוג שלכם ולא מאפשר לנו לדעת מי אתם.

ביקורת אינה יכולה להכיל קישורים, כתובות דוא״ל, מספרי טלפון או שמות משתמש. זה לא סינון תוכן, זה מה שמונע ממקום כזה להפוך ללוח מודעות.

תמחור
קוד פתוח
קטגוריה
פיתוח וקוד
שפת האתר
אנגלית
כתובת
packtpub.com
נבדק
2026-09-09

הסקירה

כשאתם פותחים את העמוד של Packt, אתם לא מקבלים כלי תוכנה או ממשק עבודה אלא ספר לימוד מודפס ודיגיטלי בהיקף של 772 עמודים. המוצר הזה, במהדורתו השלישית מדצמבר 2019, מציג קוד והסברים תיאורטיים לבניית מודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה באמצעות Python, יחד עם הספריות scikit-learn ו-TensorFlow 2. הכותבים הם Sebastian Raschka ו-Vahid Mirjalili, והחומר כולו מועבר בקריאה עצמית באנגלית, ללא מערכת אינטראקטיבית שמריצה את הדברים עבורכם בדפדפן באופן אוטומטי.

התוכן מתמקד בפירוק מתמטי ומעשי של מושגי יסוד. הוא מתחיל בסקירה על שלושת הסוגים של למידת מכונה: למידה מונחית, למידה לא מונחית ולמידת חיזוק. משם הוא צולל ישירות לתוך זיהוי תבניות בנתונים, התקנת סביבת העבודה ב-Python והבנת המבנה של מערכות לומדות. החומר מפרט משימות של סיווג בינארי, שבהן האלגוריתם מפריד בין שתי קבוצות באמצעות גבול החלטה, וממשיך אל סיווג מרובה מחלקות כמו זיהוי תווים בכתב יד, לצד בעיות רגרסיה שבהן הפלט הוא ערך רציף.

זהו מדריך טכני כבד שנשען על עבודה ידנית שלכם, ולא פתרון מדף שמייצר קוד בלחיצת כפתור.

מה אתם מקבלים ואיך זה עובד

אם אתם מחפשים תוכנה שתזרז את יום העבודה שלכם במשרד, הספר הזה ידרוש מכם בדיוק את ההפך: לשבת, לקרוא ולהקליד את הקוד בעצמכם. הטקסט מדגים בעיות קלאסיות כמו סינון ספאם בדואר אלקטרוני על בסיס נתונים מתויגים מראש. הוא מציג גם דוגמאות היסטוריות ומחקריות מתקדמות יותר, כולל שימוש בלמידה עמוקה לאבחון סרטן העור ברמת דיוק קרובה לזו של בני אדם, וחיזוי מבנה תלת ממדי של חלבונים באמצעות פרויקט AlphaFold של חברת DeepMind. הכל מוצג כהסבר תיאורטי ויישומי, בלי שום מעטפת אוטומטית שמבצעת את הפעולות עבורכם.

החומר כולו כתוב באנגלית טכנית. עברית אינה קיימת בספר, והמונחים כולם מגיעים מעולם מדעי המחשב והסטטיסטיקה.

מה שבאמת מפריע כאן הוא שאין כאן כלי פרודוקטיביות במובן המקובל של המילה. לא הייתי משתמש בזה אם המטרה שלכם היא לחסוך זמן בפיתוח שוטף או לייצר מודל עובד תוך שעה. זה שווה את זה רק אם אתם יושבים ללמוד את היסודות של scikit-learn ו-TensorFlow 2 מאפס ומוכנים להשקיע שבועות של עבודה עצמית. בנוסף, מדובר במהדורה שפורסמה בסוף שנת 2019, כך שכל ההתפתחויות האחרונות של השנים האחרונות בתחום מודלי השפה הגדולים פשוט נעדרות מהדפים האלה.

נושאי הלימוד המרכזיים

  1. 01התקנת Python לעיבוד נתונים
  2. 02חלוקה לשלושה סוגי למידה
  3. 03הגדרת גבול החלטה בסיווג
  4. 04מימוש מודלים ב-TensorFlow 2

עלויות ופורמטים לרכישה

מבנה המחירים באתר כולל שתי אפשרויות רכישה עיקריות. גרסת הספר האלקטרוני, ה-eBook, מוצעת במחיר של 39.59 דולר במקום מחיר מקורי של 43.99 דולר. אם תעדיפו עותק מודפס בכריכה רכה, המחיר עומד על 54.99 דולר. תשלום על עותק מודפס כולל משלוח פיזי לכתובת שתזינו, אך הוא מקנה לכם גם גישה דיגיטלית מיידית לקובץ בזמן שההזמנה בדרכה אליכם, כולל שימוש במערכת קריאה מקוונת באתר Packt. הגרסה הדיגיטלית נטולת הגנת DRM, כך שניתן לקרוא את הקובץ בכל מכשיר.

הרכישה היא תשלום חד פעמי. אין כאן מנוי חודשי מתחדש לתוכנה או התחייבות מתמשכת, אבל גם אין שום תמיכה טכנית בקוד שלכם מעבר לכתוב בספר.

  • ספר אלקטרוני39.59 דולר
  • ספר מודפס54.99 דולר
  • הגנת קבציםללא DRM

מה Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani
עושה

הספר מתחיל מהיסודות של התקנת סביבת פייתון לניתוח נתונים, וממשיך לבניית מערכות שמזהות דפוסים במידע קיים כדי לחזות תוצאות עתידיות. החומר מחלק את התחום לשלושה סוגי למידה מרכזיים, למידה מונחית, למידה לא מונחית ולמידת חיזוק.

בחלק המעשי מוסבר כיצד להזין נתונים מתויגים אל תוך אלגוריתמים כדי להתאים מודל לחיזוי נתונים חדשים. ההסברים כוללים משימות סיווג בינארי ומרובה מחלקות, לצד רגרסיה ושימוש בכלים כמו זיהוי תווי כתב יד או סינון דואר זבל.

כמה זה
עולה

ספר דיגיטלי עולה 39.59 דולר במקום 43.99 דולר, ומהדורת נייר מודפסת עולה 54.99 דולר וכוללת עותק דיגיטלי מקביל וגישה לקורא מקוון. לרוב הקוראים העותק הדיגיטלי מספיק בהחלט, בלי לחכות למשלוח פיזי לישראל ועלויות שילוח.

קוד פתוח

המספרים נקראו מעמוד התמחור של Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani ב־2026-09-09. תמחור משתנה. לפני החלטה כדאי לפתוח את עמוד התמחור עצמו.

למי זה
מתאים

הספר מתאים למפתחים וחוקרי נתונים שכותבים בפייתון ורוצים לבנות מודלים מעשיים מאפס עם scikit-learn וגרסאות TensorFlow 2. הוא דורש הבנה תכנותית בסיסית ורצון לקרוא באנגלית טכנית מעמיקה.

הוא לא מתאים למי שמחפש פתרון תוכנה מוכן בלי לכתוב שורת קוד, או למנהלים שצריכים סקירה עסקית שטחית בלי לצלול למתמטיקה וללוגיקה של המודלים.

מה לבדוק
לפני שמתחייבים

הספר יצא בסוף שנת 2019, כך שהספריות והגרסאות המוצגות בו, כמו TensorFlow 2 בתחילת דרכה, עברו שינויים מאז. לפני שקונים, צריך לוודא שנוח לכם לפתור בעיות התאמה בין גרסאות קוד ישנות לחבילות עדכניות, ושכל התוכן זמין באנגלית בלבד ללא שום תרגום לעברית.

מה אומרים
המשתמשים

עוד אף אחד לא כתב על Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani כאן. אם השתמשתם בDeep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani, השורה הראשונה היא שלכם.

להשאיר חוות דעת אנחנו לא מוחקים ביקורת שלילית, ולא מסמנים אף כלי כמומלץ בתשלום.

מה Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani
אומר על עצמו

Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. 40 customer reviews. Top rated Data products.

מהאתר של Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani, נקרא ב־2026-09-09. הטקסט הוא שלהם.

אנחנו לא מתרגמים תיאורי שיווק ומגישים אותם ככתיבה שלנו. שיטת העבודה.

שאלות
נפוצות

האם מקבלים גישה מיידית לקריאה בעת רכישת הספר המודפס?

כן. ברכישת ספר מודפס מקבלים גישה דיגיטלית מיידית ועותק דיגיטלי נלווה עוד לפני שהמשלוח הפיזי מגיע.

באילו ספריות קוד פתוח הספר מתמקד?

התוכן בנוי סביב שפת פייתון ומתרכז בעיקר בספריות scikit-learn ו־TensorFlow 2.

מה Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani עושה?

מדובר בספר מקצועי בן 772 עמודים מאת סבסטיאן רשקה ווהיד מירג'לילי, שיצא במהדורה שלישית בדצמבר 2019. התוכן מתמקד ביישום אלגוריתמים מעשיים באמצעות פייתון, scikit-learn וגרסת TensorFlow 2. בניגוד למדריכים תיאורטיים בלבד, הוא מלווה בקוד מעשי ומציג עבודה ישירה מול ספריות קוד פתוח. הספר מגיע בגרסה דיגיטלית ללא הגנת DRM, מה שמאפשר קריאה חופשית בכל מכשיר בלי תלות באפליקציה ייעודית של החנות.

האם Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani חינמי?

לפי מה שהאתר של Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani מפרסם, קוד פתוח. תנאים משתנים. כדאי לאמת מול עמוד התמחור שלו.

האם Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani תומך בעברית?

האתר של Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani מוגש באנגלית. זה לא אומר שהכלי לא יעבוד עם טקסט בעברית, אבל זה כן אומר שהוא לא נבנה סביבה.

יש חלופות ל־Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani?

כן. באתר יש 363 כלים בקטגוריית פיתוח וקוד, וחלקם מוצגים בתחתית העמוד הזה. ההשוואה שכדאי לעשות היא בין תמחור, שפת הממשק והתאמה למה שאתם צריכים לעשות, לא בין רשימות תכונות.

כלים דומיםבפיתוח וקוד

כל 363 הכלים
  • הלוגו של Deepnote לא צוין

    Deepnote

    מחברת נתונים שיתופית ל־Python ו־SQL, עם שיתוף תובנות.

    פיתוח וקוד deepnote.com
  • הלוגו של DeepSource תקופת ניסיון

    DeepSource

    סקירת קוד אוטומטית שתופסת בעיות אבטחה ואיכות לפני הייצור.

    פיתוח וקוד deepsource.io
  • D קוד פתוח

    Diagram tarafından Genius

    כתובת רשת שאינה פעילה כרגע ומוצעת למכירה פומבית ברשת.

    פיתוח וקוד genius.design
  • הלוגו של DiffBlue יש מסלול חינם

    DiffBlue

    מייצר, מאמת ומתקן בדיקות יחידה ל־Java באופן אוטונומי.

    פיתוח וקוד diffblue.com
  • D קוד פתוח

    Dify

    פלטפורמה בקוד פתוח לבניית סוכנים וצינורות ידע על קנבס אחד.

    פיתוח וקוד dify.ai
  • הלוגו של dimple קוד פתוח

    dimple

    ספריית גרפים פתוחה מעל D3, לתרשימים מהירים בלי הכאב.

    פיתוח וקוד dimplejs.org