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Introduction to Deep Learning Using R: A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
ISBN
978-1-4842-2733-6
Name
Beysolow II, Taweh
T I T E L
Introduction to Deep Learning Using R
Zusatz zum Titel
A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R
Verlagsort
Berkeley, CA
Verlag
Apress
Erscheinungsjahr
2017
2017
Umfang
Online-Ressource (XIX, 227 p. 106 illus., 53 illus. in color, online resource)
Reihe
SpringerLink. Bücher
Titelhinweis
Druckausg.ISBN: 978-1-4842-2733-6
Printed editionISBN: 978-1-4842-2733-6
ISBN
ISBN 978-1-4842-2734-3
Klassifikation
KJQ
BUS070030
658.4038
HF5548.125-HF5548.6
Kurzbeschreibung
Understand deep learning, the nuances of its different models, and where these models can be applied. The abundance of data and demand for superior products/services have driven the development of advanced computer science techniques, among them image and speech recognition. Introduction to Deep Learning Using R provides a theoretical and practical understanding of the models that perform these tasks by building upon the fundamentals of data science through machine learning and deep learning. This step-by-step guide will help you understand the disciplines so that you can apply the methodology in a variety of contexts. All examples are taught in the R statistical language, allowing students and professionals to implement these techniques using open source tools. What You Will Learn: • Understand the intuition and mathematics that power deep learning models • Utilize various algorithms using the R programming language and its packages • Use best practices for experimental design and variable selection • Practice the methodology to approach and effectively solve problems as a data scientist • Evaluate the effectiveness of algorithmic solutions and enhance their predictive power
2. Kurzbeschreibung
Chapter 1: What is Deep Learning? -- Chapter 2: Mathematical Review -- Chapter 3: A Review of Optimization and Machine Learning -- Chapter 4: Single and Multi-Layer Perceptron Models -- Chapter 5: Convolutional Neural Networks (CNNs) -- Chapter 6: Recurrent Neural Networks (RNNs) -- Chapter 7: Autoencoders, Restricted Boltzmann Machines, and Deep Belief Networks -- Chapter 8: Experimental Design and Heuristics -- Chapter 9: Deep Learning and Machine Learning Hardware/Software Suggestions -- Chapter 10: Machine Learning Example Problems -- Chapter 11: Deep Learning and Other Example Problems -- Chapter 12: Closing Statements.-
1. Schlagwortkette
R <Programm>
Datenaustausch
Statistik
Maschinelles Lernen
ANZEIGE DER KETTE
R
-- Datenaustausch -- Statistik -- Maschinelles Lernen
2. Schlagwortkette
R <Programm>
Deep learning
ANZEIGE DER KETTE
R
-- Deep learning
SWB-Titel-Idn
491759630
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-2734-3
Internetseite / Link
Volltext
Siehe auch
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