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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren: Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python - Tapa blanda
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Sinopsis
- Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-Algorithmen
- Anschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPy
- Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlich
Deep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht.
Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz.
Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.
Aus dem Inhalt:- Parametrische und nichtparametrische Modelle
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Vorhersagen mit mehreren Ein- und Ausgaben
- Fehler messen und verringern
- Hot und Cold Learning
- Batch- und stochastischer Gradientenabstieg
- Überanpassung vermeiden
- Generalisierung
- Dropout-Verfahren
- Backpropagation und Forward Propagation
- Bilderkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Sprachmodellierung
- Aktivierungsfunktionen
- Sigmoid-Funktion
- Tangens hyperbolicus
- Softmax
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Long Short-Term Memory (LSTM)
- Deep-Learning-Framework erstellen
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Acerca del autor
Andrew W. Trask ist Doktorand an der Oxford University und als Research Scientist für DeepMind tätig. Zuvor war er Researcher und Analytics Product Manager bei Digital Reasoning, wo er das größte künstliche Neuronale Netz der Welt trainierte und für die Analytics Roadmap der Synthesys Cognitive Computing Platform verantwortlich war.
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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren: Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python
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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren
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MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153
ISBN 13: 9783747500156
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-AlgorithmenAnschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPyKeine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:Parametrische und nichtparametrische ModelleÜberwachtes und unüberwachtes LernenVorhersagen mit mehreren Ein- und AusgabenFehler messen und verringernHot und Cold LearningBatch- und stochastischer GradientenabstiegÜberanpassung vermeidenGeneralisierungDropout-VerfahrenBackpropagation und Forward PropagationBilderkennungVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP)SprachmodellierungAktivierungsfunktionenSigmoid-FunktionTangens hyperbolicusSoftmaxConvolutional Neural Networks (CNNs)Recurrent Neural Networks (RNNs)Long Short-Term Memory (LSTM)Deep-Learning-Framework erstellen 354 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783747500156
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -- Von den Grundlagen Neuronaler Netze über Machine Learning bis hin zu Deep-Learning-Algorithmen- Anschauliche Diagramme, Anwendungsbeispiele in Python und der Einsatz von NumPy- Keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder höherer Mathematik erforderlichDeep Learning muss nicht kompliziert sein. Mit diesem Buch lernst du anhand vieler Beispiele alle Grundlagen, die du brauchst, um Deep-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Dafür brauchst du nichts weiter als Schulmathematik und Kenntnisse der Programmiersprache Python. Alle Codebeispiele werden ausführlich erläutert und mathematische Hintergründe anhand von Analogien veranschaulicht. Der Autor erklärt leicht verständlich, wie Neuronale Netze lernen und wie sie mit Machine-Learning-Verfahren trainiert werden können. Du erfährst, wie du dein erstes Neuronales Netz erstellst und wie es mit Deep-Learning-Algorithmen Bilder erkennen sowie natürliche Sprache verarbeiten und modellieren kann. Hierbei kommen Netze mit mehreren Schichten wie CNNs und RNNs zum Einsatz. Fokus des Buches ist es, Neuronale Netze zu trainieren, ohne auf vorgefertigte Python-Frameworks zurückzugreifen. So verstehst du Deep Learning von Grund auf und kannst in Zukunft auch komplexe Frameworks erfolgreich für deine Projekte einsetzen.Aus dem Inhalt:- Parametrische und nichtparametrische Modelle- Überwachtes und unüberwachtes Lernen- Vorhersagen mit mehreren Ein- und Ausgaben- Fehler messen und verringern- Hot und Cold Learning- Batch- und stochastischer Gradientenabstieg- Überanpassung vermeiden- Generalisierung- Dropout-Verfahren- Backpropagation und Forward Propagation- Bilderkennung- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)- Sprachmodellierung- Aktivierungsfunktionen- Sigmoid-Funktion- Tangens hyperbolicus- Softmax- Convolutional Neural Networks (CNNs)- Recurrent Neural Networks (RNNs)- Long Short-Term Memory (LSTM)- Deep-Learning-Framework erstellen. Nº de ref. del artículo: 9783747500156
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