كتاب Codeless Deep Learning with KNIME

بناء وتدريب ونشر العديد من بنى الشبكات العصبية العميقة باستخدام KNIME Analytics Platform

شرح الكتاب

المؤلفون: كاثرين ميلشر وروزاريا سيليبو (KNIME).

KNIME Analytics Platform هو برنامج مفتوح المصدر يستخدم لإنشاء وتصميم تدفقات عمل علم البيانات. هذا الكتاب هو دليل شامل لـ KNIME وسيمكنك من الاندماج مع مكتبات التعلم العميق المختلفة لبناء نماذج للشبكات العصبية دون كتابة أي كود.

يبدأ الكتاب بمقدمة سهلة لمنصة KNIME Analytics ، تغطي الشبكات العصبية التقليدية للتغذية الأمامية ، ثم يوضح لك كيفية استخدام خوارزمية الانتشار الخلفي backpropagation بمساعدة أمثلة عملية. ستتعلم أيضًا كيفية إنشاء شبكات عصبية بسيطة وأكثر تعقيدًا ضمن منصة KNIME Analytics، دون استخدام سطر واحد من التعليمات البرمجية. ستبدأ بشبكة تلقيم بسيطة لحل مشكلة تصنيف بسيطة في مجموعة بيانات صغيرة. بعد تناول المفاهيم الأساسية، ستنتقل إلى إعداد البيانات وفقًا لذلك؛ تطبيق أفضل الممارسات لتجنب الضبط الزائد (overfitting)؛ وبناء وتدريب واختبار ونشر شبكات أكثر تعقيدًا مثل المشفرات التلقائية (autoencoders) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) والذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN). في الفصول الختامية، ستستكشف الحلول العملية والإبداعية لحل مشاكل البيانات الواقعية.

بحلول نهاية الكتاب، ستكون قد تعلمت كيفية إنشاء عدد من البنى العصبية المختلفة وستكون قادرًا على تدريب واختبار ونشر الشبكة.

الناشر: Packt Publishing (9 ديسمبر 2020). التفاصيل الكاملة على موقع أمازون.

نسخة مجانية من الفصل الأول متاحة هنا للتنزيل.

الكود الكامل على Github

لمن الكتاب

هذا الكتاب مخصص لمحللي البيانات وعلماء البيانات ومطوري التعلم العميق الذين ليسوا على دراية جيدة ببايثون ولكنهم يريدون تعلم كيفية استخدام KNIME GUI لبناء الشبكات العصبية وتدريبها واختبارها ونشرها باستخدام بُنيات مختلفة. لا تتطلب التطبيقات العملية الموضحة في الكتاب البرمجة أو أي معرفة بالسكريبتات المخصصة ، مما يسمح لك بترجمة المفاهيم النظرية بسرعة إلى تطبيقات عملية. لا يلزم معرفة سابقة بـ KNIME.

محتويات الكتاب:

الفصل 1:مقدمة في التعلم العميق مع منصة تحليلات KNIME
الفصل 2:الوصول إلى البيانات والمعالجة المسبقة مع منصة تحليلات KNIME
الفصل 3:الشروع في العمل مع الشبكات العصبية
الفصل 4:بناء وتدريب شبكة عصبية امامية التغذية
الفصل 5:المشفر التلقائي لاكتشاف الاحتيال
الفصل 6:الشبكات العصبية المتكررة للتنبؤ بالطلب
الفصل 7:تنفيذ تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية
الفصل 8:الترجمة الآلية العصبية
الفصل 9:الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف الصور
الفصل 10:نشر شبكات التعلم العميق
الفصل 11:أفضل الممارسات وخيارات النشر الأخرى