Aprendizaje profundo con R

Resumen

Deep Learning with R introduce el mundo del aprendizaje profundo utilizando la potente biblioteca Keras y su interfaz en lenguaje R. El libro construye su comprensión del aprendizaje profundo a través de explicaciones intuitivas y ejemplos prácticos.

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Sobre la tecnología

El aprendizaje automático ha logrado un progreso notable en los últimos años. Los sistemas de aprendizaje profundo ahora permiten aplicaciones inteligentes antes imposibles, revolucionando el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, e identificando patrones complejos en los datos. La biblioteca de aprendizaje profundo Keras proporciona a los científicos de datos y desarrolladores que trabajan en R un conjunto de herramientas de última generación para abordar las tareas de aprendizaje profundo.

Sobre el libro

Deep Learning with R introduce el mundo del aprendizaje profundo utilizando la potente biblioteca Keras y su interfaz de lenguaje R. Escrito inicialmente para Python como Deep Learning with Python por el creador de Keras e investigador de Google AI Fran ois Chollet y adaptado para R por el fundador de RStudio J. J. Allaire, este libro construye su comprensión del aprendizaje profundo a través de explicaciones intuitivas y ejemplos prácticos. Practicará sus nuevas habilidades con aplicaciones basadas en R en visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y modelos generativos.

Qué incluye

• Aprendizaje profundo desde los primeros principios
• Configuración de su propio entorno de aprendizaje profundo
• Clasificación y generación de imágenes
• Aprendizaje profundo para texto y secuencias

Sobre el lector

Necesitará habilidades intermedias de programación en R. No se asume experiencia previa con aprendizaje automático o aprendizaje profundo.

Sobre los autores

Fran ois Chollet es investigador de aprendizaje profundo en Google y autor de la biblioteca Keras.

J.J. Allaire es el fundador de RStudio y el autor de las interfaces R para TensorFlow y Keras.

Tabla de Contenidos

PARTE 1 - FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE PROFUNDO
1. ¿Qué es el aprendizaje profundo?
2. Antes de empezar: los bloques matemáticos de las redes neuronales
3. Introducción a las redes neuronales
4. Fundamentos del aprendizaje automático
PARTE 2 - APRENDIZAJE PROFUNDO EN LA PRÁCTICA
5. Aprendizaje profundo para la visión artificial
6. Aprendizaje profundo para texto y secuencias
7. Mejores prácticas avanzadas de aprendizaje profundo
8. Aprendizaje profundo generativo
9. Conclusiones

Autor: Francois Chollet
Editorial: Manning Publications
Publicado: 09/02/2018
Páginas: 360
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.40 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas de alto x 7.38 pulgadas de ancho x 0.75 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781617295546
ISBN10: 161729554X
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural
- Informática | Teoría de Máquinas

Sobre el Autor
François Chollet es ingeniero de software en Google y creador de Keras.

J.J. Allaire es el fundador de RStudio y el creador del IDE de RStudio. J.J. es el autor de las interfaces R para TensorFlow y Keras.