Hands-On Deep Learning with R : A practical guide to designing, building, and improving neural network models using R
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9781788996839
- Título
- Hands-On Deep Learning with R : A practical guide to designing, building, and improving neural network models using R
- Autor
- Michael Pawlus
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1788996836
- ISBN 13
- 9781788996839
- Peso del artículo
- 618 gramos
- Dimensiones
- 235x191x18 mm
Explore and implement deep learning to solve various real-world problems using modern R libraries such as TensorFlow, MXNet, H2O, and Deepnet
Key Features
- Understand deep learning algorithms and architectures using R and determine which algorithm is best suited for a specific problem
- Improve models using parameter tuning, feature engineering, and ensembling
- Apply advanced neural network models such as deep autoencoders and generative adversarial networks (GANs) across different domains
Book Description
Deep learning enables efficient and accurate learning from a massive amount of data. This book will help you overcome a number of challenges using various deep learning algorithms and architectures with R programming.
This book starts with a brief overview of machine learning and deep learning and how to build your first neural network. You'll understand the architecture of various deep learning algorithms and their applicable fields, learn how to build deep learning models, optimize hyperparameters, and evaluate model performance. Various deep learning applications in image processing, natural language processing (NLP), recommendation systems, and predictive analytics will also be covered. Later chapters will show you how to tackle recognition problems such as image recognition and signal detection, programmatically summarize documents, conduct topic modeling, and forecast stock market prices. Toward the end of the book, you will learn the common applications of GANs and how to build a face generation model using them. Finally, you'll get to grips with using reinforcement learning and deep reinforcement learning to solve various real-world problems.
By the end of this deep learning book, you will be able to build and deploy your own deep learning applications using appropriate frameworks and algorithms.
What you will learn
- Design a feedforward neural network to see how the activation function computes an output
- Create an image recognition model using convolutional neural networks (CNNs)
- Prepare data, decide hidden layers and neurons and train your model with the backpropagation algorithm
- Apply text cleaning techniques to remove uninformative text using NLP
- Build, train, and evaluate a GAN model for face generation
- Understand the concept and implementation of reinforcement learning in R
Who this book is for
This book is for data scientists, machine learning engineers, and deep learning developers who are familiar with machine learning and are looking to enhance their knowledge of deep learning using practical examples. Anyone interested in increasing the efficiency of their machine learning applications and exploring various options in R will also find this book useful. Basic knowledge of machine learning techniques and working knowledge of the R programming language is expected.
Table of Contents
- Machine Learning Basics
- Setting Up R for Deep Learning
- Artificial Neural Networks
- Convolutional Neural Networks for Image Recognition
- Multilayer Perceptron Neural Networks for Signal Detection
- Neural Collaborative Filtering Using Embeddings
- Deep Learning for Natural Language Processing
- Long Short-Term Memory Networks for Stock Forecast
- Generative Adversarial Networks for Face Generation
- Reinforcement Learning for gaming
- Deep Q Learning for Maze Solving
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Rodger Devine is the Associate Dean of External Affairs for Strategy and Innovation at the USC Dornsife College of Letters, Arts, and Sciences. Rodger's portfolio includes advancement operations, BI, leadership annual giving, program innovation, prospect development, and strategic information management. Prior to USC, Rodger served as the Director of Information, Analytics, and Annual Giving at the Michigan Ross School of Business. Rodger brings nearly 20 years of experience in software engineering, IT operations, BI, project management, organizational development, and leadership. Rodger completed his Masters in data science at the University of Michigan and is a doctoral student in the OCL program at the USC Rossier School of Education.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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