Deep Learning para datos tabulares con el lenguaje R y Keras

所在平台: Udemy

课程主页: https://www.udemy.com/course/deep-learning-r/

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课程简介

课程名称:使用R和Keras进行表格数据的深度学习 课程概述:本课程专注于使用R语言和Keras库进行深度学习,适用于处理整洁数据(Tidy Data)的表格数据。学习者将从基础到高级,掌握基于神经网络的模型开发。课程由PhD. Manuel Castillo授课,建议学员此前具备机器学习的相关知识。本课程是Udemy课程“使用R进行机器学习:从基础到专家”的延续,旨在帮助学员成为数据科学专家。 课程描述:欢迎参加本课程,我们将使用R的Keras库进行深度学习的基础知识,以及如何为表格数据开发和评估深度学习模型。课程内容包括深度学习技术、代码和技能,学员可将其应用于个人机器学习项目。本课程将指导学员开发和评估深度学习模型,尤其适用于传统机器学习(有监督学习)可以解决的问题。如果学员对此领域有兴趣或擅长,后续可以更深入地学习相关理论。 课程内容包括: - **模块I:深度学习基础** - 深度学习基本概念 - 使用Jupyter Notebook和RStudio作为工作环境 - 快速学习R和Keras - **模块II:神经网络** - 多层感知器课程 - 开发首个Keras神经网络 - 评估模型性能 - 利用Keras模型进行机器学习 - **模块III:监督学习项目** - 多类分类问题 - 二分类问题 - 回归问题 - **模块IV:高级神经网络** - 保存预测模型 - 训练模型时保持检查点 - 通过绘制历史图表理解模型行为 - 使用Dropout正则化减少过拟合 - 基于学习率调度优化性能 学习过程:本课程以实践为主,通过多样的活动和完整项目,帮助学员获得必要的专业知识。学员无需高配置电脑,所有使用的软件在各类设备上均可流畅运行。学习过程中,学员可以选择顺序观看所有课程,也可以根据需要选择特定课程。 课程特点:课程提供高清讲解视频、教学文章、逐步项目资源、终生访问资格、结业证书及在线指导,并拥有专属学习社区,大家可以在论坛中分享经验。无论你是零基础还是希望提升技能的创意者,这门课程都是非常理想的选择,欢迎加入我们,一起成为深度学习的专家!

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课程详情

Deep Learning para datos tabulares con el lenguaje R y Keras.Aprendizaje profundo con R para Tidy Data. Aprende a desarrollar modelos basados en redes neuronales de básico a experto.Instructores: PhD. Manuel Castillo. Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Machine Learning. Este es el curso continuación del también curso de Udemy llamado:Machine learning con R. Data Analytics de básico a experto. Modelado Predictivo con R. Aprende los algoritmos de Machine Learning con R para convertirte en un Data Science experto.Descripción del Curso:Bienvenido al curso de Deep Learning para Tidy Data con R y Keras. En este curso trataremos la librería Keras de R para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para datos tabulares. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Machine Learning. Si está interesado en Deep Learning, tenemos que comenzar por desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para datos tabulares, lo que se conoce como Tidy Data; también conocido para problemas que podamos resolver con el Machine Learning clásico, es decir, aprendizaje supervisado. Luego, si descubres que realmente le gusta o tienes una habilidad especial para ello, más adelante podrás profundizar más en los antecedentes y la teoría, según lo necesites para ayudarte a desarrollar mejores y más valiosos resultados.En este contexto, para este curso se ha escogido la mejor plataforma para comenzar y desarrollar muy rápidamente modelos de Deep Learning potentes a través de la librería Keras de lenguaje de programación R.La librería Keras envuelve la complejidad de la computación numérica de Theano y TensorFlow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestra propia red neuronal y modelos Deep Learning. Además, trataremos las habilidades de Deep Learning para llevar esta nueva tecnología asombrosa a nuestros propios proyectos. El curso está dirigido a personas que tengan conocimientos de Machine Learning, conocimientos intermedios del lenguaje de programación y que quieran adentrarse a este apasionante mundo de dentro del campo de Deep Learning y redes neuronales.Contenidos del Curso:MÓDULO I. Fundamentos de Deep Learning.Conceptos básicos de Deep Learning.Jupyter Notebook como nuestro entorno de trabajo.RStudio como entorno de trabajoCurso rápido de R y Keras.MÓDULO II. Redes Neuronales.Curso sobre Multilayer PerceptronDesarrollar nuestra primera red neuronal con Keras.Evaluar el rendimiento de los modelos.Utilice modelos de Keras para Machine Learning.MÓDULO III. Proyectos de aprendizaje supervisado.Proyectos: Problema de clasificación multiclase.Proyectos: Problema de clasificación binaria.Proyectos: Problema de regresión.MODULO IV. Redes Neuronales AvanzadasGuardar modelos para hacer predicciones.Mantener puntos de control en el entrenamiento de los modelos.Comprender el comportamiento del modelo durante el entrenamiento trazando el historial.Reducir el sobreajuste con la regularización Dropout.Optimizar el rendimiento con una planificación basada en la tasa de aprendizaje.Actividad virtualSesiones de videoconferenciasAnálisis de casosForos de discusiónTrabajos parciales de los módulosExamen tipo testLecturas comentadas yBúsquedas de información científica.Procedimiento de la formación:La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.El aprendizaje será un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el editor de texto practicando lo expuesto en la parte de teoría.Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso. Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano del instructor Dr. Manuel Castillo-Cara. Además todas las formaciones de Udemy disponen acceso automático al curso, sin limitación de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al día los 7 días de la semana), sin caducidad y con garantía de devolución.Características del Curso:Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso. ¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación ;)

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