Я хочу создать модель автоэнкодера с пакетом Caret со следующими функциями:
1) Создайте модель нейронной сети без учителя, используя автоэнкодеры глубокого обучения.
2) Использование модели автоэнкодера в (1) в качестве входных данных перед обучением для контролируемой модели.
Онлайн-примеры использования автоэнкодера в каретке довольно немногочисленны и далеки друг от друга, не предлагая реального понимания практических вариантов использования.
У меня ограничены ресурсы и конфиденциальность данных, поэтому я не могу использовать H2o или Keras для нейронных сетей.
Примеры данных для модели можно найти по адресу: https://www.kaggle.com/nodarokroshiashvili/credit-card-fraud/data
Пример этого в H2o находится по этой ссылке: https://shiring.github.io/machine_learning/2017/05/01/fraud
Любая помощь или указатели в правильном направлении в этом отношении будут оценены.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Спасибо Лорен и Эрин, сотрудники H20, комментирующие, что конфиденциальность данных не должна вызывать беспокойства, потому что H20 создает кластер, который расположен локально, а не в «H20.cloud».
