Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R

Das Buch "Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die Optimierung von Hyperparametern für maschinelles Lernen (ML) und tiefes Lernen (DL). Es richtet sich an Praktiker in der Industrie sowie an Forscher, Lehrende und Studierende in der akademischen Welt. Durch eine Vielzahl von praxisnahen Beispielen wird veranschaulicht, wie Hyperparameter-Tuning in der Praxis angewendet werden kann, um signifikante Verbesserungen in der Effizienz und Effektivität von ML- und DL-Methoden zu erzielen. Die Inhalte sind in zwei Hauptteile gegliedert: Theorie und Anwendung. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von ML- und DL-Algorithmen und lernen, wie sie mit den vorgestellten Methoden bessere Ergebnisse bei geringeren Kosten und Ressourcen erzielen können. Die Fallstudien sind so konzipiert, dass sie auf herkömmlichen Desktop- oder Notebook-Computern durchgeführt werden können, ohne dass Hochleistungsrechner erforderlich sind.