Description Deep Learning with R introduces deep learning and neural networks using the R programming language.
The book builds on the understanding of the theoretical and mathematical constructs and enables the reader to create applications on computer vision, natural language processing and transfer learning.
The book starts with an introduction to machine learning and moves on to describe the basic architecture, different activation functions, forward propagation, cross-entropy loss and backward propagation of a simple neural network.
It goes on to create different code segments to construct deep neural networks.
It discusses in detail the initialization of network parameters, optimization techniques, and some of the common issues surrounding neural networks such as dealing with Na Ns and the vanishing/exploding gradient problem.
Advanced variants of multilayered perceptrons namely, convolutional neural networks and sequence models are explained, followed by application to different use cases.
The book makes extensive use of the Keras and Tensor Flow frameworks.
About the Author Abhijit Ghatak is a Data Scientist and holds an M.
in Engineering and M.
in Data Science from Stevens Institute of Technology, USA.
He began his career as a submarine engineer officer in the Indian Navy and worked on various data-intensive projects involving submarine operations and construction.
Thereafter he has worked in academia, technology companies and as a research scientist in the area of Internet of Things (Io T) and pattern recognition for the European Union (EU).
He has published several papers in the areas of engineering and machine learning and is currently a consultant in the area of machine learning and deep learning.
His research interests include Io T, stream analytics and design of deep learning systems.
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
Springer Deep learning with r, hardcover/abhijit ghatak
