Course Outline
신경망 Neural Networks 소개
- Neural Networks란 무엇인가
- 현재 신경망 적용 현황
- Neural Networks와 회귀 모델 비교
- 지도 학습과 비지도 학습
사용 가능한 패키지 개요
- nnet, neuralnet 및 기타 패키지
- 패키지 간의 차이점과 제한 사항
- 신경망 시각화
신경망 Neural Networks 적용
- 뉴런과 신경망의 개념
- 뇌의 간소화된 모델
- 기회 뉴런
- XOR 문제와 값 분포의 특성
- 시그모이드 함수의 다형성
- 기타 활성화 함수
- 신경망 구축
- 뉴런 연결 개념
- 신경망 노드
- 신경망 구성
- 뉴런
- 층
- 척도
- 입력 및 출력 데이터
- 0에서 1까지의 범위
- 정규화
- 신경망 학습
- 역전파
- 전파 단계
- 신경망 학습 알고리즘
- 적용 범위
- 추정
- 근사화 가능성 문제
- 예시
- OCR 및 이미지 패턴 인식
- 기타 응용 프로그램
- 신경망 모델링 작업 구현을 통한 상장 주식 가격 예측
Requirements
Programming 권장되는 모든 프로그래밍 언어에서
Open Training Courses require 5+ participants.
Neural Network in R 교육 과정 - Booking
Neural Network in R 교육 과정 - Enquiry
Neural Network in R - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
회원 평가 (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Course - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Course - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Course - Neural Network in R
Upcoming Courses
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Programming with Big Data in R
21 HoursBig Data 는 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하기위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 처음에 Go ogle에 의해 개발 된이 Big Data 솔루션은 다른 유사한 프로젝트를 진화시키고 영감을주었습니다. 그 중 많은 프로젝트가 오픈 소스로 제공됩니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
R Fundamentals
21 HoursR은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.
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21 HoursR은 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 매우 인기 있는 오픈 소스 환경입니다. 이 과정은 학생들에게 R 프로그래밍 언어를 소개합니다. 언어 기초, 라이브러리 및 고급 개념을 다룹니다. 실세계 데이터를 활용한 고급 데이터 분석 및 그래핑을 포함합니다.
참여자
개발자 / 데이터 분석가
기간
3일
형식
강의 및 실습
Data Mining with R
14 HoursR은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.
Data Mining & Machine Learning with R
14 HoursR은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. 기업과 학계 내에서 점점 더 많은 관리자와 데이터 분석가가 R을 사용하고 있습니다. R에는 데이터 마이닝을 위한 다양한 패키지가 있습니다.
Forecasting with R
14 Hours- R에서의 예측 기술 기본 이해.
- 시간 시리즈 분석을 위해 지수평활법 및 ARIMA 모델 적용.
- 정확한 예측 모델 생성을 위해 'forecast' 패키지 활용.
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Marketing Analytics using R
21 Hours청중
Business 소유자 (마케팅 관리자, 제품 관리자, 고객 기반 관리자) 및 팀; 고객 통찰력 전문가.
개요
이 과정은 신규 고객 확보, 수익성 확보를위한 기존 고객 관리, 우수한 고객 유지, 마지막으로 우리를 떠나는 고객과 그 이유에 대한 고객 라이프 사이클을 따릅니다. 우리는 통신, 보험, 미디어 및 첨단 기술을 포함한 다양한 산업의 실제 (익명의 경우) 데이터로 작업 할 것입니다.
체재
숙제뿐만 아니라 수업 내 연습을 통해 5 일간의 반나절 세션 동안 진행되는 강사 주도 교육. 교실 또는 거리 (온라인) 과정으로 제공 될 수 있습니다.
R for Data Analysis and Research
7 Hours청중
- 관리자
- 개발자
- 과학자들
- 재학생
과정 형식
온라인 교육 및 토론 또는 직접 대면하는 워크샵
Introduction to R
21 HoursR 는 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R 는 기업 및 아카데미 내에서 관리자와 데이터 분석가의 증가하는 숫자에 의해 사용됩니다. R는 또한 사용하기 쉬운 컴퓨터 프로그래밍 기술이없는 통계학자, 엔지니어 및 과학자들 사이에서 추종자를 발견했습니다. 그것의 인기는 다양한 목적을 위해 데이터 광산의 증가하는 사용으로 인해 광고 가격을 설정, 새로운 약을 더 빨리 찾거나 얇은 금융 모델. R에는 데이터 광산을 위한 다양한 패키지가 있습니다.
이 과정은 R에서 개체의 조작을 포함하여 읽기 데이터, R 패키지에 액세스하고, R 기능을 작성하고, 정보 그래픽을 만드는 것을 다루고 있습니다. 그것은 일반적인 통계 모델을 사용하여 데이터를 분석하는 것을 포함합니다. 이 과정은 R 소프트웨어 (https://www.r-project.org)를 명령 라인과 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)에서 사용하는 방법을 가르칩니다.
Introductory R for Biologists
28 HoursR은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.
R
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Advanced R Programming
7 Hours이 과정은 이미 기본적인 R 및 C++ 코딩 스킬과 R 코드를 가진 데이터 과학자 및 통계학자들을 대상으로 합니다.
참가자들이 업무에 이러한 방법을 적용할 수 있도록, 실제적인 고급 R 프로그래밍 과정을 제공하는 것이 목표입니다.
수업의 관련성을 높이기 위해 분야별 예시가 사용됩니다.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 Hours수강 대상
과정 형식
이 강의를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
이 강사는 Tidyverse에 포함된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 익히게 됩니다.
Tidyverse은 데이터를 정리, 처리, 모델링 및 시각화하는 데 유용한 다양한 R 패키지의 모음입니다. 포함된 패키지는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, 그리고 tibble이 있습니다.
- R 언어 초보자
- 데이터 분석 및 시각화 초보자
- 강의, 토론, 연습 및 실습 위주
- 데이터 분석을 수행하고 매력적인 시각화를 만듭니다.
- 다양한 샘플 데이터셋에서 유용한 결론을 도출합니다.
- 탐색 질문에 답하기 위해 데이터를 필터링, 정렬 및 요약합니다.
- 처리된 데이터를 정보 있는 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램으로 변환합니다.
- Excel, CSV, SPSS 파일 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오고 필터링합니다.
Building Web Applications in R with Shiny
7 Hours설명:
이 코스는 R 사용자가 크로스 브라우저 스크립트와 HTML, Java, CSS을 배우지 않고도 웹 앱을 만들 수 있도록 가르치는 코스입니다.
목표:
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Shiny 라이브러리의 모든 일반적으로 사용되는 입력/출력/렌더링/패널링 함수를 다룹니다.