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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python

Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren Neuronaler Netze

Verlag

mitp Verlag

Autor:in

Andrew Trask

Fassung

354 Seiten, Softcover

Erschienen

11/2019

ISBN

978-3-7475-0015-6
9783747500156

Buch

29,99 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: ITP-0015
Versandkostenfrei (D)
Lieferbar in 48 h
Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python

Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren Neuronaler Netze

Verlag: mitp Verlag
Autor:in Andrew Trask
Fassung: 354 Seiten, Softcover
Erschienen: 11/2019
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Vorwort: Jetzt downloaden
Leseprobe: Jetzt downloaden

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Autor:in Andrew Trask
Fassung: 354 Seiten, Softcover
Erschienen: 11/2019
ISBN: 978-3-7475-0015-6
9783747500156
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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
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.
  • 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
Können Maschinen wirklich lernen? Beim Machine Learning "lernen" Maschinen, Aufgaben zu erledigen, für die sie nicht explizit programmiert wurden. Im Grunde beobachten sie ein Muster und versuchen, es zu imitieren. Wie sich dabei überwachtes und unüberwachtes Machine Learning unterscheiden, beschreibt Andrew Trask in dieser Leseprobe.
Blick ins Buch: Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Andrew Trask

Andrew Trask ist Gründungsmitglied von Digital Reasonings Machine Learning Lab, in dem Deep-Learning-Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Audiotranskription erforscht werden. Innerhalb weniger Monate gelang es Andrew und seinen Forschungskollegen, die besten veröffentlichten Ergebnisse bei der Stimmungsanalyse und der automatisierten Zuordnung von Wörtern eines Textes zu Wortgruppen (Part-of-Speech-Tagging) zu übertreffen. Er hat das größte künstliche neuronale Netz mit mehr als 160 Milliarden Parametern trainiert. Die Ergebnisse hat er zusammen mit seinem Koautor auf der internationalen Konferenz über Machine Learning vorgestellt. Sie wurden im Journal of Machine Learning veröffentlicht.

Derzeit ist er als Produktmanager für Text- und Audioanalytik bei Digital Reasoning für die Weiterentwicklung der kognitiven Computing-Plattform Systhesis verantwortlich, wobei Deep Learning zu den Kernkompetenzen gehört.

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Einführung in Deep-Learning-Algorithmen und das Trainieren Neuronaler Netze

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Autor:in

Andrew Trask

Fassung

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11/2019

ISBN

978-3-7475-0015-6
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