Bewertung:
Das Buch wird für seinen klaren, ansprechenden und praktischen Ansatz zur Vermittlung von Deep-Learning-Konzepten hoch gelobt. Die Leser loben die Fähigkeit des Autors, komplexe Ideen zu vereinfachen und ein solides Verständnis von Deep Learning zu vermitteln, ohne dass umfangreiche Vorkenntnisse in Programmierung oder Mathematik erforderlich sind. Die Einbeziehung von Codebeispielen, die nahtlos funktionieren, ist ebenfalls ein großer Pluspunkt. Einige Rezensenten wiesen jedoch auf kleinere technische Probleme hin, wie z. B. nicht funktionierende Registrierungsprozesse für Downloads, und einige hätten sich mehr Inhalte zum unüberwachten Lernen gewünscht.
Vorteile:⬤ Klarer und ansprechender Schreibstil.
⬤ Zugänglich für Anfänger ohne große Programmier- oder Mathekenntnisse.
⬤ Hochwertige Code-Beispiele, die gut funktionieren.
⬤ Das Fachwissen des Autors auf diesem Gebiet und seine Fähigkeit, komplexe Konzepte zu vereinfachen.
⬤ Praktische Einblicke in Deep-Learning-Anwendungen.
⬤ Enthält Nebenbemerkungen, die zusätzlichen Kontext liefern und zum Nachdenken anregen.
⬤ Unterstützung für Anfänger und Vertiefung von Schlüsselkonzepten.
⬤ Einige technische Probleme mit der Verlagsunterstützung für Downloads.
⬤ Fehlende Inhalte zu Anwendungen des unüberwachten Lernens.
⬤ Diagramme fließen von unten nach oben, was unkonventionell ist.
⬤ Kleinere Frustrationen im Zusammenhang mit bestimmten Code-Beispielen, die auf bestimmten Plattformen sehr lange brauchen, um zu laufen.
(basierend auf 70 Leserbewertungen)
Deep Learning with R, Second Edition
Deep Learning von Grund auf mit R und der leistungsstarken Keras-Bibliothek!
Deep Learning with R, Second Edition zeigt Ihnen, wie Sie Deep Learning in die Tat umsetzen können. Es basiert auf der überarbeiteten Neuauflage des Bestsellers Deep Learning with Python von Franois Chollet. Der gesamte Code und alle Beispiele wurden von Tomasz Kalinowski, der die R-Pakete Keras und Tensorflow bei RStudio betreut, fachkundig in die Sprache R übersetzt. Anfänger und erfahrene ML-Praktiker werden von den fachkundigen Einblicken, den praktischen Techniken und der wichtigen Theorie zum Aufbau neuronaler Netze begeistert sein.
Beim Durcharbeiten dieses Buches werden Sie Ihr Verständnis durch intuitive Erklärungen, klare Illustrationen und eindeutige Beispiele aufbauen. Sie werden schnell die Fähigkeiten erwerben, die Sie benötigen, um mit der Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen in R unter Verwendung der Pakete Keras und Tensorflow zu beginnen.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
| ISBN: | 9781633439849 |
| Autor: | |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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