Глубокое обучение на R
Этот товар закончился.
Описание и характеристики
Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python", но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.
ID товара
2660205
Издательство
Питер
Серия
Библиотека программиста
Год издания
2018
Переводчик
Кисилев А.
Количество страниц
400
Размер
1.7x16.5x23.3
Тип обложки
Мягкий переплёт
Тираж
700
Вес, г
509
Возрастные ограничения
16+
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python", но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.
Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python", но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.