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1.3 无需等待
你不必等到阅读完全书之后才将一些想法应用到自己的分析中，而是几乎可以立即切身体验到它们的强大功效。你可以直接阅读自己感兴趣的部分，并立即在自己的研究和分析工作中对它们进行测试、构建和使用。
温馨提示
在32位Windows机器上，R能够使用的最大内存是3GB，不管机器的实际内存是多少。使用如下代码可以检查可用内存的数量：
memory.limit()
使用下列代码可以将所有对象从内存中移除：
rm(list=ls())
1.3.1 勤于动手
如本书书名所示，本书是关于理解和使用深度学习模型的。更准确地说，本书试图为你提供通过R轻松地快速构建这些模型所需的工具。本书旨在为读者提供必要的工具来完成这项工作，并提供足够的插图来帮助读者在感兴趣的领域考虑真实的应用场景。我希望这个过程不仅有益而且令人愉快。
1.3.2 深度学习的价值
深度学习对于需要分类或预测的领域非常有用。任何对商业、工业或研究的预测和分类问题感兴趣的人，都应该将深度学习加入他们的工具箱。从本质上来说，只要拥有足够的历史数据或需要预测和分类的案例，就可以构建深度学习模型[1]。