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Codeless Deep Learning with KNIME. Build, train, and deploy various deep neural network architectures using KNIME Analytics Platform
KNIME AG, Kathrin Melcher, Rosaria Silipo
E-book
KNIME Analytics Platform is an open source software used to create and design data science workflows. This book is a comprehensive guide to the KNIME GUI and KNIME deep learning integration, helping you build neural network models without writing any code. It’ll guide you in building simple and complex neural networks through practical and creative solutions for solving real-world data problems.
Starting with an introduction to KNIME Analytics Platform, you’ll get an overview of simple feed-forward networks for solving simple classification problems on relatively small datasets. You’ll then move on to build, train, test, and deploy more complex networks, such as autoencoders, recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM), and convolutional neural networks (CNNs). In each chapter, depending on the network and use case, you’ll learn how to prepare data, encode incoming data, and apply best practices.
By the end of this book, you’ll have learned how to design a variety of different neural architectures and will be able to train, test, and deploy the final network.
Starting with an introduction to KNIME Analytics Platform, you’ll get an overview of simple feed-forward networks for solving simple classification problems on relatively small datasets. You’ll then move on to build, train, test, and deploy more complex networks, such as autoencoders, recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM), and convolutional neural networks (CNNs). In each chapter, depending on the network and use case, you’ll learn how to prepare data, encode incoming data, and apply best practices.
By the end of this book, you’ll have learned how to design a variety of different neural architectures and will be able to train, test, and deploy the final network.
- 1. Introduction to Deep Learning with KNIME Analytics Platform
- 2. Data Access and Preprocessing with KNIME Analytics Platform
- 3. Getting Started with Neural Networks
- 4. Building and Training a Feedforward Neural Network
- 5. Autoencoder for Fraud Detection
- 6. Recurrent Neural Networks for Demand Prediction
- 7. Implementing NLP Applications
- 8. Neural Machine Translation
- 9. Convolutional Neural Networks for Image Classification
- 10. Deploying a Deep Learning Network
- 11. Best Practices and Other Deployment Options
- Titel: Codeless Deep Learning with KNIME. Build, train, and deploy various deep neural network architectures using KNIME Analytics Platform
- Autor: KNIME AG, Kathrin Melcher, Rosaria Silipo
- Originaler Titel: Codeless Deep Learning with KNIME. Build, train, and deploy various deep neural network architectures using KNIME Analytics Platform
- ISBN: 9781800562424, 9781800562424
- Veröffentlichungsdatum: 2020-11-27
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_2ahd
- Verleger: Packt Publishing