Codeless Deep Learning with KNIME: Construiți, antrenați și implementați diverse arhitecturi de rețele neuronale profunde utilizând KNIME Analytics Platform

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o abordare prietenoasă a învățării Deep Learning utilizând KNIME Analytics Platform, adresându-se cititorilor cu puțină sau deloc experiență în programare. Ea oferă o bază solidă atât în teorie, cât și în aplicații practice, abordând, de asemenea, aspecte de implementare care sunt adesea trecute cu vederea în alte texte. Cu toate acestea, unii cititori și-au exprimat dorința de a avea mai multe exemple de codificare și ajustări în ceea ce privește calitatea materialului.

1) Explicații bine redactate și clare ale conceptelor cheie și ale celor mai bune practici. 2) Sunt furnizate multe aplicații practice, inclusiv NLP, analiza imaginilor și detectarea fraudelor. 3) Acoperire extinsă a opțiunilor de implementare. 4) Face învățarea profundă accesibilă fără cerințe de codificare. 5) Ghid pas cu pas care simplifică problemele complexe.

1) Lipsesc exemple de codificare, în special în domenii importante, cum ar fi procesarea limbajului natural. 2) Unele plângeri cu privire la calitatea generală a cărții.

(pe baza a 10 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Codeless Deep Learning with KNIME: Build, train, and deploy various deep neural network architectures using KNIME Analytics Platform

Conținutul cărții:

Descoperiți cum să integrați KNIME Analytics Platform cu biblioteci de învățare profundă pentru a implementa soluții de inteligență artificială

Caracteristici principale

⬤ Deveniți familiarizați cu KNIME Analytics Platform pentru a efectua învățarea profundă fără cod.

⬤ Desenați și construiți fluxuri de lucru de învățare profundă rapid și mai ușor utilizând KNIME GUI.

⬤ Descoperiți diferite opțiuni de implementare fără a utiliza un singur rând de cod cu KNIME Analytics Platform.

Descrierea cărții

KNIME Analytics Platform este un software open source utilizat pentru a crea și proiecta fluxuri de lucru pentru știința datelor. Această carte este un ghid cuprinzător pentru KNIME GUI și KNIME deep learning integration, ajutându-vă să construiți modele de rețele neuronale fără a scrie niciun cod. Vă va ghida în construirea de rețele neuronale simple și complexe prin soluții practice și creative pentru rezolvarea problemelor de date din lumea reală.

Începând cu o introducere în KNIME Analytics Platform, veți obține o imagine de ansamblu a rețelelor simple feed-forward pentru rezolvarea problemelor simple de clasificare pe seturi de date relativ mici. Veți trece apoi la construirea, instruirea, testarea și implementarea unor rețele mai complexe, cum ar fi autocodificatoarele, rețelele neuronale recurente (RNN), memoria pe termen scurt (LSTM) și rețelele neuronale convoluționale (CNN). În fiecare capitol, în funcție de rețea și de cazul de utilizare, veți învăța cum să pregătiți datele, să codificați datele primite și să aplicați cele mai bune practici.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi învățat cum să proiectați o varietate de arhitecturi neuronale diferite și veți fi capabil să antrenați, să testați și să implementați rețeaua finală.

Ce veți învăța

⬤ Utilizați diverse noduri comune pentru a vă transforma datele în structura corectă, potrivită pentru antrenarea unei rețele neuronale.

⬤ Înțelegeți tehnicile rețelelor neuronale, cum ar fi funcțiile de pierdere, retropropagarea și hiperparametrii.

⬤ Pregătiți și codificați datele în mod corespunzător pentru a le introduce în rețea.

⬤ Construirea și antrenarea unei rețele feedforward clasice.

⬤ Dezvoltarea și optimizarea unei rețele autoencoder pentru detectarea valorilor aberante.

⬤ Implementați rețele de învățare profundă precum CNN, RNN și LSTM cu ajutorul unor exemple practice.

⬤ Deplasați o rețea de învățare profundă antrenată pe date din lumea reală.

Pentru cine este această carte

Această carte se adresează analiștilor de date, oamenilor de știință din domeniul datelor și dezvoltatorilor de învățare profundă care nu sunt bine versați în Python, dar doresc să învețe cum să utilizeze KNIME GUI pentru a construi, instrui, testa și implementa rețele neuronale cu arhitecturi diferite. Implementările practice prezentate în carte nu necesită codificare sau cunoștințe de scripturi dedicate, astfel încât să vă puteți implementa cu ușurință cunoștințele în aplicații practice. Nu este necesară nicio experiență anterioară în utilizarea KNIME pentru a începe cu această carte.