Aprendizaje profundo sin código con KNIME: Construya, entrene y despliegue varias arquitecturas de redes neuronales profundas utilizando KNIME Analytics Platform

Opiniones de los lectores

El libro ofrece un enfoque fácil de usar para el aprendizaje de Deep Learning utilizando la KNIME Analytics Platform, atendiendo a los lectores con poca o ninguna experiencia en programación. Proporciona una base sólida tanto en teoría como en aplicaciones prácticas, al tiempo que aborda aspectos de despliegue que a menudo se pasan por alto en otros textos. Sin embargo, algunos lectores han expresado su deseo de disponer de más ejemplos de codificación y de ajustes en la calidad del material.

1) Explicaciones claras y bien redactadas de los conceptos clave y las mejores prácticas. 2) Numerosas aplicaciones prácticas, como PNL, análisis de imágenes y detección de fraudes. 3) Amplia cobertura de las opciones de implementación. 4) Hace accesible el aprendizaje profundo sin requisitos de codificación. 5) Guía paso a paso que simplifica problemas complejos.

1) Faltan ejemplos de codificación, especialmente en áreas importantes como el procesamiento del lenguaje natural. 2) Algunas quejas sobre la calidad general del libro.

(basado en 10 opiniones de lectores)

Título original:

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

Contenido del libro:

Descubra cómo integrar KNIME Analytics Platform con bibliotecas de aprendizaje profundo para implementar soluciones de inteligencia artificial.

Características principales

⬤ Conviértase en un experto en KNIME Analytics Platform para realizar aprendizaje profundo sin código.

⬤ Diseñe y construya flujos de trabajo de aprendizaje profundo de forma rápida y más fácil utilizando la GUI de KNIME.

⬤ Descubrir diferentes opciones de despliegue sin utilizar una sola línea de código con KNIME Analytics Platform.

Descripción del libro

KNIME Analytics Platform es un software de código abierto utilizado para crear y diseñar flujos de trabajo de ciencia de datos. Este libro es una guía completa de la interfaz gráfica de usuario de KNIME y de la integración de aprendizaje profundo de KNIME, que le ayudará a crear modelos de redes neuronales sin escribir código. Le guiará en la construcción de redes neuronales simples y complejas a través de soluciones prácticas y creativas para resolver problemas de datos del mundo real.

Comenzando con una introducción a KNIME Analytics Platform, obtendrá una visión general de las redes feed-forward simples para resolver problemas de clasificación sencillos en conjuntos de datos relativamente pequeños. A continuación, pasará a construir, entrenar, probar y desplegar redes más complejas, como autoencoders, redes neuronales recurrentes (RNNs), memoria a corto plazo (LSTM) y redes neuronales convolucionales (CNNs). En cada capítulo, dependiendo de la red y del caso de uso, aprenderá a preparar los datos, codificar los datos entrantes y aplicar las mejores prácticas.

Al final de este libro, usted habrá aprendido a diseñar una variedad de diferentes arquitecturas neuronales y será capaz de entrenar, probar y desplegar la red final.

Lo que aprenderá

⬤ Utilizar varios nodos comunes para transformar sus datos en la estructura adecuada para entrenar una red neuronal.

⬤ Comprender las técnicas de redes neuronales como las funciones de pérdida, retropropagación e hiperparámetros.

⬤ Preparar y codificar los datos adecuadamente para introducirlos en la red.

⬤ Construir y entrenar una red feedforward clásica.

⬤ Desarrollar y optimizar una red autoencoder para la detección de valores atípicos.

⬤ Implementar redes de aprendizaje profundo como CNNs, RNNs y LSTM con la ayuda de ejemplos prácticos.

⬤ Desplegar una red de aprendizaje profundo entrenada en datos del mundo real.

Para quién es este libro

Este libro es para analistas de datos, científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje profundo que no están bien versados en Python pero quieren aprender a usar KNIME GUI para construir, entrenar, probar y desplegar redes neuronales con diferentes arquitecturas. Las implementaciones prácticas que se muestran en el libro no requieren codificación ni ningún conocimiento de scripts dedicados, por lo que puede implementar fácilmente sus conocimientos en aplicaciones prácticas. No se requiere experiencia previa en el uso de KNIME para comenzar con este libro.