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R中的实用神经网络和深度学习 
R中的实用神经网络和深度学习
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

使用R2编程语言的H2O包学习ANN和DNN的实现

学习  

  • 利用R在实际数据科学中的力量
  • 从不同来源将数据读入R环境并执行基本的预处理任务
  • 掌握人工神经网络(ANN)的理论
  • 为R中的分类和回归问题实施ANN
  • 发现在R中实施深度学习的能力
  • 利用并使用强大的H2O软件包
  • 使用R编程语言的H2O包实现ANN和DNN

关于  

本课程将为您提供实用神经网络和深度学习的主要方面的扎实基础。您将深入研究R的数据科学功能,这将为您提供数据科学的一种独特基础。

从执行数据读取和清理到最终实现强大的神经网络和深度学习算法并使用R评估它们的性能,您将一路走来。通过本课程,您将拥有整个R神经网络和深度学习王国的钥匙。 !

您将从吸收最有价值的R Data Science基础知识和技术开始。探索易于理解的动手方法来简化和解决R中最困难的概念。您将看到如何使用从不同来源获得的真实数据来实施这些方法。

学习完本课程后,您将能够轻松地使用插入符号,H2O,mxnet等数据科学程序包来处理R中的真实数据。您甚至还可以了解基本概念,以了解最适合您的算法和方法。

特征  

  • 探索强大的基于R的深度学习软件包,例如H2O和MXNET
  • 将向您介绍深度神经网络(DNN),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)
  • 将这些框架应用于现实生活中的数据,包括信用卡欺诈数据,肿瘤数据,图像等,以用于分类和回归应用

总目录(5时50分)

  • 课程简介:关键概念和软件工具
  • 人工神经网络(ANN)简介
  • 从深度神经网络(DNN)开始
  • 带有MXNet包的ANN和DNN
  • 卷积神经网络(CNN)

R     Deep Learning

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