
Deep Learning with R
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Beschreibung
"Deep Learning with R" von J.J. Allaire und François Chollet ist ein umfassendes Buch, das sich mit der Anwendung von Deep-Learning-Techniken in der Programmiersprache R befasst. Das Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Programmierer, die ihre Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens vertiefen möchten. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Deep Learning und erklärt die Konzepte neuronaler Netze. Es bietet eine schrittweise Anleitung zur Installation und Nutzung der Keras-Bibliothek mit R, die als Schnittstelle für TensorFlow dient. Im weiteren Verlauf werden verschiedene Arten von neuronalen Netzen behandelt, darunter dichte Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung und Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten. Jedes Kapitel enthält praktische Beispiele und Übungen, die es dem Leser ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden. Zudem werden fortgeschrittene Themen wie Regularisierungstechniken, Optimierungsstrategien und das Tuning von Hyperparametern behandelt. Abschließend gibt das Buch einen Ausblick auf aktuelle Forschungsthemen im Bereich des Deep Learning. Durch seine praxisorientierte Herangehensweise ist "Deep Learning with R" ein wertvolles Werkzeug für alle, die tiefere Einblicke in moderne Machine-Learning-Methoden gewinnen möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 361 Seiten
- Erschienen 2017
- Manning
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- Gebunden
- 211 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 768 Seiten
- Erschienen 2021
- mitp
- Kartoniert
- 180 Seiten
- Erschienen 2020
- UTB GmbH
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- paperback
- 275 Seiten
- Erschienen 2023
- Planing Publishing
- hardcover
- 398 Seiten
- Erschienen 2020
- Chapman and Hall/CRC
- paperback
- 386 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 480 Seiten
- Erschienen 2014
- John Wiley & Sons Inc
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley-IEEE Press