Deep Learning with R: Building and Predicting Neural Networks (bằng tiếng Anh).

Học sâu đang thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, nhưng bạn không cần một thiết lập phức tạp để bắt đầu xây dựng mô hình của riêng bạn. Bằng cách tận dụng sức mạnh của R, bạn có thể thiết kế, huấn luyện và triển khai các mạng nơron bằng cách sử dụng mã sạch, dễ đọc. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc cơ bản của mạng nơron đến xây dựng và đánh giá các mô hình học sâu của riêng bạn. Bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu, cấu hình các lớp mô hình, và đưa ra dự đoán chính xác về các tập dữ kiện thế giới thực. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm toán học cốt lõi đằng sau các mạng nơron và học sâu; Chuẩn bị và xử lý trước dữ liệu cấu trúc bằng cách sử dụng các gói xử lí dữ kiện R hiện đại; Xây dựng và biên dịch kiến trúc mạng nhạy cảm bằng cách dùng giao diện R cho Keras; Huấn luyện các mô hình học sâu và chỉnh sửa siêu tham số để ngăn ngừa quá phù hợp; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính và kỹ thuật hình ảnh trong R; Apply trained neural networks to generate predictions on new datasets. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thuật ngữ học sâu chính trước khi chuyển sang thực hiện mã từng bước thực tế. Qua các giải thích bằng văn bản và đoạn mã rõ ràng, bạn sẽ tiến hành từ việc chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Được thiết kế cho người mới bắt đầu trong khoa học dữ liệu và lập trình R, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với học sâu hoặc toán học tiên tiến. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để khám phá tiềm năng của học sâu bằng R.