Apprendimento profondo senza codice con KNIME: Costruire, addestrare e distribuire varie architetture di reti neurali profonde utilizzando KNIME Analytics Platform.

Recensioni dei lettori

Il libro offre un approccio user-friendly all'apprendimento del Deep Learning utilizzando la piattaforma KNIME Analytics, per i lettori con poca o nessuna esperienza di programmazione. Fornisce una solida base teorica e pratica, affrontando anche aspetti di implementazione spesso trascurati in altri testi. Tuttavia, alcuni lettori hanno espresso il desiderio di avere più esempi di codifica e di migliorare la qualità del materiale.

1) Spiegazioni chiare e ben scritte dei concetti chiave e delle migliori pratiche. 2) Vengono fornite molte applicazioni pratiche, tra cui NLP, analisi delle immagini e rilevamento delle frodi. 3) Ampia copertura delle opzioni di implementazione. 4) Rende accessibile il deep learning senza requisiti di codifica. 5) Guida passo-passo che semplifica problemi complessi.

1) Mancano esempi di codifica, in particolare in aree importanti come l'elaborazione del linguaggio naturale. 2) Alcune lamentele sulla qualità complessiva del libro.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Scopri come integrare KNIME Analytics Platform con le librerie di deep learning per implementare soluzioni di intelligenza artificiale.

Caratteristiche principali

⬤ Diventare esperti di KNIME Analytics Platform per eseguire deep learning senza codice.

⬤ Progettare e costruire flussi di lavoro di deep learning in modo rapido e semplice utilizzando la GUI di KNIME.

⬤ Scoprire le diverse opzioni di distribuzione senza utilizzare una sola riga di codice con KNIME Analytics Platform.

Descrizione del libro

KNIME Analytics Platform è un software open source utilizzato per creare e progettare flussi di lavoro di data science. Questo libro è una guida completa all'interfaccia grafica di KNIME e all'integrazione di KNIME con l'apprendimento profondo, che vi aiuterà a costruire modelli di reti neurali senza scrivere alcun codice. Vi guiderà nella costruzione di reti neurali semplici e complesse attraverso soluzioni pratiche e creative per risolvere problemi di dati reali.

Partendo da un'introduzione a KNIME Analytics Platform, si otterrà una panoramica di semplici reti feed-forward per risolvere semplici problemi di classificazione su insiemi di dati relativamente piccoli. Si passerà poi a costruire, addestrare, testare e distribuire reti più complesse, come gli autoencoder, le reti neurali ricorrenti (RNN), le reti con memoria a breve termine (LSTM) e le reti neurali convoluzionali (CNN). In ogni capitolo, a seconda della rete e del caso d'uso, imparerete a preparare i dati, a codificare i dati in arrivo e ad applicare le migliori pratiche.

Alla fine di questo libro, avrete imparato a progettare una serie di architetture neurali diverse e sarete in grado di addestrare, testare e distribuire la rete finale.

Cosa imparerete

⬤ Utilizzare vari nodi comuni per trasformare i dati nella giusta struttura adatta all'addestramento di una rete neurale.

⬤ Comprendere le tecniche di rete neurale come le funzioni di perdita, la retropropagazione e gli iperparametri.

⬤ Preparare e codificare i dati in modo appropriato per alimentarli nella rete.

⬤ Costruire e addestrare una rete feedforward classica.

⬤ Sviluppare e ottimizzare una rete autoencoder per il rilevamento degli outlier.

⬤ Implementare reti di deep learning come CNN, RNN e LSTM con l'aiuto di esempi pratici.

⬤ Dispiegare una rete di deep learning addestrata su dati reali.

A chi è rivolto questo libro

Questo libro si rivolge ad analisti di dati, data scientist e sviluppatori di deep learning che non conoscono bene Python ma che vogliono imparare a usare la GUI di KNIME per costruire, addestrare, testare e distribuire reti neurali con diverse architetture. Le implementazioni pratiche mostrate nel libro non richiedono la codifica o la conoscenza di script dedicati, per cui è possibile implementare facilmente le proprie conoscenze in applicazioni pratiche. Per iniziare a leggere questo libro non è necessaria alcuna esperienza precedente nell'uso di KNIME.