Я хочу построить модель автокодера с пакетом Caret со следующими функциями:
1) Построить модель нейронной сети без присмотра с использованием автоэнкодеров с глубоким обучением
2) Используя модель автоэнкодера в(1) в качестве предварительного обучения для контролируемой модели.
Онлайновые примеры использования автоэнкодера в каретке довольно редки, и они не дают реального понимания практических случаев использования.
Я нахожусь под защитой конфиденциальности данных и ресурсов, поэтому я не могу использовать H2o или Keras для нейронных сетей.
Пример данных для модели можно найти по адресу: https://www.kaggle.com/nodarokroshiashvili/credit-card-fraud/data
Примероб этом в H2o 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: Благодаря Лорен и Эрин, сотрудники в H20комментируя, что конфиденциальность данных не должна быть проблемой, потому что H20 создает кластер, который расположен в помещении, а не в «H20.cloud»