Книги
Глубокое обучение с R и Keras
Шолле, Ф. Глубокое обучение с R и Keras / Ф. Шолле, Т. Калиновски, Д. Д. Аллер; перевод с английского В. С. Яценков. — 2-е изд.. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 646 с.: ил., граф., табл.. — Предм. указ.: с. 641-645Перевод издания: Deep learning with R. — ISBN 978-5-93700-189-4.
Шолле, Ф., Калиновски, Т. и Аллер, Д.Д., (2023), Глубокое обучение с R и Keras, перевод с английского В. С. Яценков, 2-е изд., (пер.) Яценков В.С., Москва: ДМК Пресс, 2023, 646 с., RU.
Шолле Ф, Калиновски Т, Аллер Д Д. Глубокое обучение с R и Keras. 2-е изд.. Москва: ДМК Пресс; 2023. 646 с.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Аннотация
Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer. Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.
Ключевые слова
- #информационные технологии
- #компьютерные технологии
- #программирование
- #языки программирования
- #программное обеспечение
- #приложения
- #разработка приложений
- #обработка данных
- #машинное обучение
- #оптимизация
- #вычисления
- #производительность
- #практическое пособие
- #переводное издание
- #api
- #нейронные сети
- #компьютерные сети
-
УДК:004.85
-
ISBN:978-5-93700-189-4
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Уатт, Д. Машинное обучение / Д. Уатт, Р. Борхани, А. Катсаггелос. — Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2022. — 612 с.. — ISBN 978-5-9775-6763-3.
- 2. Гласснер, Э. Глубокое обучение без математики / Э. Гласснер. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 584 с.. — ISBN 978-5-97060-701-5.
- 3. Николенко, С.И. Машинное обучение / С. И. Николенко. — Санкт-Петербург : Питер, 2025. — 608 с.. — ISBN 978-5-4461-4191-3.
- 4. Дайзенрот, М. Математика в машинном обучении / М. Дайзенрот, А. Фейзал, Чен Сунь Он. — Санкт-Петербург : Питер, 2024. — 508 с.. — (Для профессионалов). — ISBN 978-5-4461-1788-8.
- 5. Пумперла, М. Изучаем Ray / М. Пумперла, Э. Оукс, Р. Ляо. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 290 с.. — ISBN 978-6-01083-430-9.
- 6. Хайнеман, Д. Алгоритмы / Д. Хайнеман, Г. Поллис, С. Селков. — 2-е изд.. — Москва : Диалектика, 2020. — 427 с.. — ISBN 978-5-9908910-7-4.
- 7. Яворски, М. Python / М. Яворски, Т. Зиаде. — 4-е изд.. — Санкт-Петербург : Питер, 2024. — 592 с.. — (Для профессионалов). — ISBN 978-5-4461-2064-2.
- 8. Хьеррумгор, Д. Apache Pulsar в действии / Д. Хьеррумгор. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 489 с.. — ISBN 978-5-93700-251-8.
- 9. Ван Хорн II, Б.М. PyCharm: профессиональная работа на Python / Б. М. Ван Хорн II, К. Нгуен. — Москва : ДМК Пресс, 2024. — 618 с.. — ISBN 978-5-93700-274-7.
- 10. Макгрегор, С. Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality / С. Макгрегор. — Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2024. — 432 с.. — ISBN 978-5-9775-1846-8.
Отзывы читателей
0