- Keras
- Tensorflow
Bereits seit einiger Zeit gibt es auch R Pakete, die eine API bereit stellen:
Online Lernmaterial zu Keras und Tensorflow:
Moderator: student
Ja, das stimmt.
Wenn die API Pakete einiger Maßen gut sind, braucht man kein Python. Python ist ja auch nur "irgendeine" relativ gemächliche Interpreter-Skript-Sprache um compilierte Binaries aufzurufen. High-Performance-Computing ist mit Python an sich nicht möglich. Aber ich lese mich auch noch ein.
Die R API richtet sehr stark nach der python API. Was kein Wunder ist, da r keras nur ein wrapper um das python modul ist. Ganz arg schlimm finde ich das nicht (wenn man pipes gewohnt ist). Aber ich gebe dir recht, vieles von der Datenaufbereitung hätte ich anders gemacht, als im Buch beschrieben.Was da als R-Code geschrieben wird um Keras aus R heraus anzusprechen fühlte sich für mich, der ich aus der R Ecke komme, sehr befremdlich und unintuitiv an. Es mag nur an mir liegen, aber ich habe kurz mal ernsthaft erwogen, mich doch nochmal in Python reinzulesen und zu schauen, ob die Python-API von Keras sich natürlicher anfühlt. Python ist ja wieder auf meinem Rechner, seit ich Keras installiert habe. Nun, dazu komme ich auf absehbare Zeit nicht, ich würde aber gerne von einem lesen, der das versucht.
Code: Alles auswählen
Tensorflow ist teilweise in Python implementiert
Anaconda kommt bei mir nicht auf die Maschine, das ist ein Monstrum. Das meiste davon brauchst du vermutlich nicht. Keine Ahnung warum das sol beliebt ist.Ich musste mir eine riesige Anaconda-installation auf meinen Windows-Rechner ziehen.
Man muss nunmal einsehen, das windows für's programmieren nicht optimal ist (deshalb hat win10 ja jetzt auch eine Linux bash )Dazu steht dann noch im Buch: You'll need access to a UNIX machine; it's possible to use Windows as well, but we don't recommend it. Na danke.
Ist jetzt schon möglichIrgendwann werden wir komplexe Netze locker in R über caret erstellen, da bin ich sicher.
Das bist du gar nicht soweit weg... caret ist feature complete, stabil und wird nur noch gepflegt. Max Kuhn & Co arbeiten am nachfolger tidymodelsVielleicht erscheint ja demnächst ein tidylearn package?
[Werbung]
Applied Predictive Modelling (APM) hat auch ohne caret enormen wert. Ich vermute das tidymodels im laufe des Jahres durchstarten wird. caret ist gut und wird es auch bleiben - kein Fehler damit jetzt anzufangen.Dann wird mein caret-Buch wohl wertlos, sobald tidymodels so richtig durchstartet? Egal, trotzdem gut.
Für jedes problem gibt es unterschiedlich gut geeignete Methoden - für small data klassische statistik, für meta-analysen finde ich bayesian hierachical models unübertroffen, für Bildanalysen gehen nicht viele Wege an CNNs vorbei (außer man hat small data, dann eher klassische feature extraction), für Text analysen sind NN auch besser als einzelwort-basierte sentiment analysen , Multivariat ist eine Geschichte für sich, ... undundund...Ich habe ja immer gesagt, dass ich nie wirklich große Datensätze habe und Auswertungen für die sehr konservativen Mediziner mache, so dass ML allgemein und Neuronale Netze im Besonderen für mich kein Thema seien und ich mich besser mehr mit Statistik beschäftigen sollte.
Und viele Daten.Klar ist mal, wenn man zu den coolen kids gehören will, dann braucht man Neuronale Netze.