Construction et Application de Votre Bibliothèque de Réseau Neuronal

Aperçu

This course focuses on transforming your code into a reusable R package and applying it to a real-world problem. You'll refactor your existing components into a structured package, build a Model R6 class for easier network definition and training, and finally, train your neural network on the Boston Housing dataset for a regression task.

Programme

• Unité 1 : Construction de réseaux neuronaux en R
Débogage des erreurs d'importation dans un package de réseau neuronal modulaire
Exportation des fonctions d'activation et des dérivées dans un package R
Création du fichier principal d'initialisation du package pour une bibliothèque de réseaux neuronaux en R
• Unité 2 : Composants de formation modulaires
Définir le jeu de données XOR pour l'entraînement de réseaux neuronaux en R
Implémentation de la boucle d'entraînement pour un réseau neuronal modulaire en R
Évaluation post-entraînement et tableau des résultats pour le réseau neuronal XOR
• Unité 3 : Orchestration des modèles en R
Implémentation des fonctions d'initialisation et de compilation des modèles en R
Définir des méthodes abstraites et l'interface de prédiction dans une classe de modèle R
Implémentation de la méthode fit pour l'entraînement de réseaux neuronaux en R
Implémentation de la classe SequentialModel en R
Résolution du problème XOR avec un réseau neuronal personnalisé en R
• Unité 4 : Préparation des données réelles
Chargement et inspection du jeu de données California Housing en R
Division du jeu de données en ensembles d'entraînement et de test en R
Mise à l'échelle des fonctionnalités pour des données prêtes pour les réseaux neuronaux en R
• Unité 5 : Application des réseaux neuronaux dans le monde réel
Correction de l'activation de sortie du réseau neuronal pour la régression en R
Construire et entraîner un réseau neuronal pour la prédiction des prix de l'immobilier en R
Entraîner votre réseau neuronal sur les données California Housing
Évaluation de la performance de régression du réseau neuronal sur les données mises à l'échelle et originales

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Matières

Artificial Intelligence