Deep learning mit R und Keras

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Dieses Buch bietet eine praxisorientierte Einführung in die grundlegenden Konzepte von Machine Learning und Deep Learning. Es behandelt zahlreiche Anwendungsbeispiele zur Lösung konkreter Aufgaben wie maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung, Bildklassifizierung, Zeitreihenprognose und Stimmungsanalyse. Der Autor konzentriert sich auf die praktische Anwendung und verzichtet weitgehend auf mathematische Formeln. Anhand von Beispielen lernen die Leser, wie sie Deep Learning effektiv einsetzen können, wobei die Programmiersprache R und die Deep-Learning-Bibliothek Keras verwendet werden, die sich ideal für den Einstieg eignen. Das Buch gliedert sich in zwei Teile: Teil I bietet eine allgemeine Einführung in Deep Learning, erklärt grundlegende Begriffe und Konzepte, die für den Einstieg in neuronale Netze wichtig sind. Teil II widmet sich ausführlich den praktischen Anwendungen in Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Viele Beispiele dienen als Vorlage zur Lösung von Problemen, die in der Praxis des Deep Learnings auftreten können. Es richtet sich an Leser mit Programmiererfahrung in R, die in das Machine Learning und Deep Learning einsteigen möchten. Grundkenntnisse in R sind für die Nutzung von Keras erforderlich.