大數據時代使得複雜資料建模的工作日形重要,Google、Microsoft、Facebook等公司正積極養成深度學習團隊,發展符合複雜資料建模的學習算法,架構進階的智能化系統。因此,深度學習已然成為資料科學家必備的武器之一,它除了應用在常見結構化資料上,亦擅長於處理語音、文字、視頻、影像等低結構化資料。

資策會「R語言深度學習應用」運用R語言深度學習可用之套件和函數(Keras, TensorFlow),探討各類深度學習模型,優化超參數及避免過度配適,以提高模型應用的準確度。實作案例涵蓋時間序列分析、圖像辨識、以及自然語言處理等應用。課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹,涵蓋非監督式與監督式深度學習模型,透過案例介紹常用工具框架,輔以整合式開發環境RStudio進行實機操作,逐步達成深度學習精準建模的目標。

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