Robot
Складчик
- #1
Глубокое обучение с R и Keras [Франсуа Шолле]
- Ссылка на картинку
«Понятные иллюстрации и наглядные примеры будут полезны всем, от новичков до опытных практиков глубокого обучения». Эдвард Ли, Йельский университет
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.
Издание: Цветное
Оригинальное название: "Deep Learning with R. Second Edition"
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Шолле Ф.
Объем, стр.: 600
ISBN: 978-5-93700-189-4
PDF от издателя
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.
Издание: Цветное
Оригинальное название: "Deep Learning with R. Second Edition"
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Шолле Ф.
Объем, стр.: 600
ISBN: 978-5-93700-189-4
PDF от издателя
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.