Apprendimento profondo con R

Recensioni dei lettori

Nel complesso, il libro viene apprezzato per essere un'introduzione completa ed efficace al deep learning con R e Keras, fornendo spiegazioni chiare, esempi pratici e una buona organizzazione. Tuttavia, ci sono notevoli preoccupazioni per quanto riguarda la qualità della pubblicazione, il codice di esempio non aggiornato e la necessità di requisiti tecnici specifici.

Ottima introduzione alle reti neurali e al deep learning, ben organizzata, con esempi pratici, utile per studenti con una conoscenza di base dell'apprendimento automatico e di R. Fornisce spiegazioni solide senza perdere in accuratezza tecnica e copre un'ampia gamma di argomenti.

Scarsa qualità della pubblicazione, con copie stampate male e problemi con il codice di esempio non funzionante a causa degli aggiornamenti del pacchetto. Manca di immagini a causa della formattazione in bianco e nero e alcuni utenti hanno notato che il flusso di scrittura potrebbe essere migliorato. Il requisito di una macchina Unix può limitare l'accessibilità.

(basato su 32 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning with R

Contenuto del libro:

Sintesi

Deep Learning with R introduce al mondo dell'apprendimento profondo utilizzando la potente libreria Keras e la sua interfaccia in linguaggio R. Il libro permette di comprendere il deep learning attraverso spiegazioni intuitive ed esempi pratici.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito in formato PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.

Informazioni sulla tecnologia

Negli ultimi anni l'apprendimento automatico ha compiuto notevoli progressi. I sistemi di apprendimento profondo consentono oggi di realizzare applicazioni intelligenti prima impossibili, rivoluzionando il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale e identificando modelli complessi nei dati. La libreria di deep-learning Keras fornisce agli scienziati dei dati e agli sviluppatori che lavorano in R un set di strumenti all'avanguardia per affrontare compiti di deep-learning.

Informazioni sul libro

Deep Learning with R introduce al mondo dell'apprendimento profondo utilizzando la potente libreria Keras e la sua interfaccia in linguaggio R. Scritto inizialmente per Python con il titolo Deep Learning with Python dal creatore di Keras e ricercatore di Google AI Fran ois Chollet e adattato per R dal fondatore di RStudio J. J. Allaire, questo libro permette di comprendere il deep learning attraverso spiegazioni intuitive ed esempi pratici. Potrete mettere in pratica le vostre nuove competenze con applicazioni basate su R nella visione artificiale, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nei modelli generativi.

Cosa contiene

⬤ Apprendimento profondo dai principi fondamentali.

⬤ Impostazione del proprio ambiente di deep learning.

⬤ Classificazione e generazione di immagini.

⬤ Apprendimento profondo per testi e sequenze.

Informazioni sul lettore

Sono necessarie competenze intermedie di programmazione in R. Non si presuppone alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico o il deep learning.

Informazioni sugli autori

Fran ois Chollet è ricercatore di deep learning presso Google e autore della libreria Keras.

J. J. Allaire è il fondatore di RStudio e l'autore delle interfacce R per TensorFlow e Keras.

Indice dei contenuti

PARTE 1 - FONDAMENTI DEL DEEP LEARNING.

⬤ Che cos'è il deep learning?

⬤ Prima di iniziare: gli elementi matematici delle reti neurali.

⬤ Iniziare con le reti neurali.

⬤ Fondamenti dell'apprendimento automatico.

PARTE 2 - DEEP LEARNING IN PRATICA.

⬤ Apprendimento profondo per la visione computerizzata.

⬤ Apprendimento profondo per testi e sequenze.

⬤ Migliori pratiche di deep learning avanzato.

⬤ Apprendimento profondo generativo.

⬤ Conclusioni.