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Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R: A Practical Guide
Ce livre en libre accès fournit une multitude d'exemples pratiques qui illustrent comment le réglage des hyperparamètres peut être appliqué dans la pratique et donne un aperçu approfondi des mécanismes de fonctionnement des méthodes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond (DL). L'objectif de ce livre est de donner aux lecteurs la capacité d'obtenir de meilleurs résultats avec beaucoup moins de temps, de coûts, d'efforts et de ressources en utilisant les méthodes décrites ici. Les études de cas présentées dans ce livre peuvent être exécutées sur un ordinateur de bureau ou un ordinateur portable ordinaire. Il n'est pas nécessaire de disposer d'installations informatiques de haute performance.
L'idée de ce livre est née d'une étude menée par Bartz & Bartz GmbH pour le compte de l'Office fédéral des statistiques d'Allemagne (Destatis). S'appuyant sur cette étude, le livre s'adresse aux praticiens de l'industrie ainsi qu'aux chercheurs, enseignants et étudiants du monde universitaire. Le contenu se concentre sur le réglage des hyperparamètres des algorithmes ML et DL, et est divisé en deux parties principales : la théorie (Partie I) et l'application (Partie II). Les sujets essentiels couverts comprennent : une étude des paramètres importants du modèle.
Quatre études de réglage des paramètres et une étude globale approfondie de réglage des paramètres.
L'analyse statistique de la performance des méthodes ML et DL basée sur la sévérité.
Et une nouvelle méthode, basée sur le classement par consensus, pour agréger et analyser les résultats de plusieurs algorithmes. Le livre présente des analyses de plus de 30 hyperparamètres de six méthodes ML et DL pertinentes, et fournit le code source afin que les utilisateurs puissent reproduire les résultats. Il s'agit donc à la fois d'un manuel et d'un ouvrage de référence.
| ISBN : | 9789811951695 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
Actuellement disponible, en stock.
