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Andrew W. Task Deep Learning kapieren ISBN 13: 9783747500156

Deep Learning kapieren - Softcover

 
9783747500156: Deep Learning kapieren

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Andrew W. Task
Published by MITP, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
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Andrew W. Task
Published by MITP, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
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Andrew W. Task
Published by MITP, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
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Andrew W. Task
Published by MITP, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
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Seller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom

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Andrew W. Task
Published by MITP, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
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Seller: GreatBookPricesUK, Woodford Green, United Kingdom

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Andrew W. Trask
Published by MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
New Taschenbuch

Seller: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germany

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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783747500156

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Andrew W. Trask
Published by MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
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Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany

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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783747500156

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Andrew W. Trask
Published by MITP Verlags Gmbh Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
New Taschenbuch

Seller: Wegmann1855, Zwiesel, Germany

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Aus dem Inhalt: Seller Inventory # 9783747500156

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Andrew W. Task
Published by MITP, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
New Softcover

Seller: GreatBookPricesUK, Woodford Green, United Kingdom

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Trask, Andrew W.
Published by MITP Verlags GmbH, 2019
ISBN 10: 3747500153 ISBN 13: 9783747500156
New Paperback

Seller: Revaluation Books, Exeter, United Kingdom

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Paperback. Condition: Brand New. German language. 9.37x6.61x0.87 inches. In Stock. Seller Inventory # __3747500153

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