Avis des lecteurs
Résumé:Dans l'ensemble, le livre est salué comme une introduction complète et efficace à l'apprentissage profond avec R et Keras, fournissant des explications claires, des exemples pratiques et une bonne organisation. Cependant, il y a des préoccupations importantes concernant la qualité de la publication, le code d'exemple obsolète et la nécessité d'exigences techniques spécifiques.
Avantages:Excellente introduction aux réseaux neuronaux et à l'apprentissage profond, bien organisée, exemples pratiques, utile pour les apprenants ayant une compréhension de base de l'apprentissage automatique et de R. Fournit des explications solides sans perdre la précision technique, et couvre un large éventail de sujets.
Inconvénients:Mauvaise qualité de publication avec des copies mal imprimées et des problèmes avec le code d'exemple qui ne fonctionne pas en raison des mises à jour du paquet. Manque de visuels en raison du formatage en noir et blanc, et certains utilisateurs ont noté que la fluidité de l'écriture pourrait être améliorée. L'exigence d'une machine Unix peut limiter l'accessibilité.
(basé sur 32 avis de lecteurs)
Titre original :
Deep Learning with R
Contenu du livre :
Résumé
Deep Learning with R présente le monde de l'apprentissage profond en utilisant la puissante bibliothèque Keras et son interface en langage R. Ce livre permet de mieux comprendre l'apprentissage profond grâce à des explications intuitives et des exemples pratiques.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
À propos de la technologie
L'apprentissage automatique a fait des progrès remarquables ces dernières années. Les systèmes d'apprentissage profond permettent désormais des applications intelligentes auparavant impossibles, révolutionnant la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, et identifiant des modèles complexes dans les données. La bibliothèque d'apprentissage profond Keras fournit aux scientifiques des données et aux développeurs travaillant en R un ensemble d'outils de pointe pour s'attaquer aux tâches d'apprentissage profond.
À propos du livre
Deep Learning with R présente le monde de l'apprentissage profond en utilisant la puissante bibliothèque Keras et son interface en langage R. Initialement écrit pour Python sous le titre Deep Learning with Python par Fran ois Chollet, créateur de Keras et chercheur en IA chez Google, et adapté pour R par J. J. Allaire, fondateur de RStudio, ce livre vous permet de mieux comprendre l'apprentissage profond grâce à des explications intuitives et à des exemples pratiques. Vous mettrez en pratique vos nouvelles compétences avec des applications basées sur R dans les domaines de la vision artificielle, du traitement du langage naturel et des modèles génératifs.
Ce qu'il y a à l'intérieur
⬤ L'apprentissage profond à partir des premiers principes.
⬤ Mise en place de votre propre environnement d'apprentissage profond.
⬤ Classification et génération d'images.
⬤ L'apprentissage profond pour les textes et les séquences.
A propos du lecteur
Vous aurez besoin de compétences intermédiaires en programmation R. Aucune expérience préalable de l'apprentissage automatique ou de l'apprentissage profond n'est supposée.
A propos des auteurs
Fran ois Chollet est un chercheur en apprentissage profond chez Google et l'auteur de la bibliothèque Keras.
J. J. Allaire est le fondateur de RStudio et l'auteur des interfaces R pour TensorFlow et Keras.
Table des matières
PARTIE 1 - LES FONDAMENTAUX DE L'APPRENTISSAGE PROFOND.
⬤ Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
⬤ Avant de commencer : les éléments mathématiques des réseaux neuronaux.
⬤ Débuter avec les réseaux neuronaux.
⬤ Fondamentaux de l'apprentissage automatique.
PARTIE 2 - L'APPRENTISSAGE PROFOND EN PRATIQUE.
⬤ L'apprentissage profond pour la vision par ordinateur.
⬤ L'apprentissage profond pour les textes et les séquences.
⬤ Les meilleures pratiques de l'apprentissage profond avancé.
⬤ L'apprentissage profond génératif.
⬤ Conclusions.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617295546 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 360 |
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