【文件属性】：
文件名称：程序员为什么还要刷题-2020_presentations:2020_演讲
文件大小：154.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-07 15:05:21
系统开源
程序员常刷题构建此文档
要构建此自述文件，请运行build_readme.R
。
会谈数据在talks_table.csv
工作坊
Leon
Eyrich
Jessen
（丹麦技术大学）
使用
Keras
和
TensorFlow
的
R
中的人工神经网络
抽象的该研讨会是介绍性的，对所有具有基本
R/数据科学技能的人开放。
请注意，研讨会非常注重动手实践，因此请注意弄脏您的手指！
目标是介绍
R
中的人工神经网络。人工神经网络构成了深度学习的基本单元，在预测建模方面非常强大，但并非没有缺陷。
在本次研讨会中，我们将在概念上理解
ANN
是什么、我们如何训练
ANN
以及随后如何进行预测。
我们还将讨论参数、超参数以及如何在模型过度拟合的情况下处理数据。
上述所有内容都将通过
Keras
for
R
使用
TensorFlow
完成。
Mike
Stackhouse
(
Atorus
),
Nathan
Kosiba
(
Atorus
)
使用
Reticulate
使用
R
和
Python
进行多语言
Markdown
抽象的我们将在
R/Pharma
2020
上为
R
用户社区
【文件预览】：
2020_presentations-main
----.gitignore(50B)
----build_readme.R(2KB)
----2020_presentations.Rproj(205B)
----talks_table.csv(52KB)
----README.md(57KB)
----talks_folder()
--------2020-Fillmore-Recruitment_Covid19.pptx(2.98MB)
--------2020-Wang-metashiny.pptx(121KB)
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--------2020-Diehl-See_Value_App.pdf(957KB)
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--------2020-Pinkert-X_Omics_Platform.pdf(656KB)
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--------2020-Kuhn-tidymodels()
--------2020-Lopp-RStudio_Pharma_Updates.pdf(837KB)
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--------2020-Ratman-Unified_R_Environments.pdf(1.31MB)
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