Andrew W. Trask

Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python. 'mitp Professional'.
kartoniert , 354 Seiten
ISBN 3747500153
EAN 9783747500156
Veröffentlicht Dezember 2019
Verlag/Hersteller MITP Verlags GmbH
29,99 inkl. MwSt.
Sofort lieferbar (Versand mit Deutscher Post/DHL)
Teilen
Beschreibung

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

Portrait

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 u.a. das größte künstliche Neuronale Netz der Welt trainierte.

Das könnte Sie auch interessieren

Lieferbar innerhalb von 1-2 Wochen
28,00
Sofort lieferbar
19,90
Sofort lieferbar
24,90
Sofort lieferbar
49,90
Sofort lieferbar
29,99
Lieferbar innerhalb von 1-2 Wochen
39,99
Sofort lieferbar
39,90
Sofort lieferbar
19,90
Sofort lieferbar
19,99