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mitp Professional: Neuronale Netze und Deep Learning kapieren. 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 Bil... eBooks.

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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 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. 2019, 360 Seiten, eBooks.

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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 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.

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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 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.

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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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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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*Neuronale Netze und Deep Learning kapieren* - Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python. Auflage 2020 / epub eBook für 25.99 € / Aus dem Bereich: eBooks, Sachthemen & Ratgeber, Computer & Internet.

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