R Deep Learning Essentials (paperback)

Oferta empik.com : 248,99 zł

248,99 zł
Odbiór w salonie 0 zł
Aktywuj dodatkowe korzyści
Darmowe punkty odbioru
Darmowy kurier
Wysyłamy w 2 tygodnie
Szybkie zakupy bez zbędnych formalności. Wybierz opcje dostawy, formę płatności i złóż zamówienie.

Potrzebujesz pomocy w zamówieniu?

Zadzwoń
Dodaj do listy

Dodaj ten produkt do jednej z utworzonych przez Ciebie list i zachowaj go na później.

Najczęściej kupowane razem

3 produkty

Cena zestawu:

Dodatkowy rabat:

Wysyłamy w 2 tygodnie

Implement neural network models in R 3.5 using TensorFlow, Keras, and MXNet

Key Features

  • Use R 3.5 for building deep learning models for computer vision and text
  • Apply deep learning techniques in cloud for large-scale processing
  • Build, train, and optimize neural network models on a range of datasets
  • Book Description

    Deep learning is a powerful subset of machine learning that is very successful in domains such as computer vision and natural language processing (NLP). This second edition of R Deep Learning Essentials will open the gates for you to enter the world of neural networks by building powerful deep learning models using the R ecosystem.

    This book will introduce you to the basic principles of deep learning and teach you to build a neural network model from scratch. As you make your way through the book, you will explore deep learning libraries, such as Keras, MXNet, and TensorFlow, and create interesting deep learning models for a variety of tasks and problems, including structured data, computer vision, text data, anomaly detection, and recommendation systems. You'll cover advanced topics, such as generative adversarial networks (GANs), transfer learning, and large-scale deep learning in the cloud. In the concluding chapters, you will learn about the theoretical concepts of deep learning projects, such as model optimization, overfitting, and data augmentation, together with other advanced topics.

    By the end of this book, you will be fully prepared and able to implement deep learning concepts in your research work or projects.

    What you will learn

  • Build shallow neural network prediction models
  • Prevent models from overfitting the data to improve generalizability
  • Explore techniques for finding the best hyperparameters for deep learning models
  • Create NLP models using Keras and TensorFlow in R
  • Use deep learning for computer vision tasks
  • Implement deep learning tasks, such as NLP, recommendation systems, and autoencoders
  • Who this book is for

    This second edition of R Deep Learning Essentials is for aspiring data scientists, data analysts, machine learning developers, and deep learning enthusiasts who are well versed in machine learning concepts and are looking to explore the deep learning paradigm using R. Fundamental understanding of the R language is necessary to get the most out of this book.

    Tytuł: R Deep Learning Essentials
    Tytuł oryginalny: A step-by-step guide to building deep learning models using TensorFlow, Keras, and MXNet, 2nd Edition
    Autor: Hodnett Mark
    Wydawca: Packt Publishing
    Język wydania: english
    Ilość stron: 378
    Data premiery: 2020-10-29
    Rok wydania: 2018
    Forma: książka
    Wymiary [mm]: 20 x 235 x 191
     
    Brak
    ocen
    5
    0
    4
    0
    3
    0
    2
    0
    1
    0
    Oceń:
    W przypadku naruszenia Regulaminu Twój wpis zostanie usunięty.
    Prezentowane dane dotyczą zamówień dostarczanych i sprzedawanych przez empik.

    Klienci, których interesował ten produkt, oglądali też

    Opinie, uwagi, pytania

    Jeśli masz pytania dotyczące sklepu empik.com odwiedź nasze strony pomocy.
    Jeśli widzisz błąd lub chcesz uzyskać więcej informacji o produkcie skorzystaj z formularza kontaktowego: zgłoszenie błędu / pytanie o produkt

    Twoja wiadomość została wysłana. Dziękujemy.

    Administratorem podanych przez Ciebie danych osobowych jest Empik S.A. z siedzibą w Warszawie. Twoje dane będą przetwarzane w celu obsługi Twojej wiadomości z formularza kontaktowego, a także w celach statystycznych i analitycznych administratora. Więcej informacji na temat przetwarzania danych osobowych znajduje się w naszej Polityce prywatności.

    Wybierz temat a następnie wypełnij dane formularza:

    Pole Email jest wymagane

    Pole imię i nazwisko jest wymagane

    Pole Twoja wiadomość jest wymagane

    pola wymagane

    Jeśli chcesz skontaktować się z nami telefonicznie, skorzystaj z naszej infolini:

    Centrum Wsparcia
    Klienta
    +48 22 462 72 50

    +48 22 462 72 50

    Czynne: pon – nd 8:00 – 23:00

    * z wyjątkiem świąt ustawowo wolnych od pracy

    Ostatnio oglądane

    Podobne do ostatnio oglądanego

    Korzystając ze strony zgadzasz się na używanie plików cookie, które są instalowane na Twoim urządzeniu. Za ich pomocą zbieramy informacje, które mogą stanowić dane osobowe. Wykorzystujemy je w celach analitycznych, marketingowych oraz aby dostosować treści do Twoich preferencji i zainteresowań. Więcej o tym oraz o możliwościach zmiany ich ustawień dowiesz się w Polityce Prywatności.