Sie haben noch keinen tolino eReader? Jetzt informieren.

Praxiseinstieg Deep Learning

Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen

Animals

(1)
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schlüsseltechnologie und erschließt Grundlagen und Arbeitsweisen von Deep Learning.
Anhand Python-basierter Beispielanwendungen wird der Umgang mit den Frameworks Caffe/Caffe2 und TensorFlow gezeigt. Einfache, alltagstaugliche Beispiele laden zum Nachprogrammieren ein. Darüber hinaus erfahren Sie, warum moderne Grafikkarten, Big Data und Cloud Computing beim Deep Learning so wichtig sind. Wenn Sie bereits mit Python, NumPy und matplotlib arbeiten, ermöglicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen.
Deep Learning – die Hintergründe
- Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen
- Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle Übersetzungen, Sprach- und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder Amazon
Der Werkzeugkasten mit Docker
- Der Docker-Container zum Buch: Alle nötigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausführen können.
- Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatensätze, Web Scraping
Der Praxiseinstieg
- Einführung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow
- Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming
- Lösungen für Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme
- Modelle in produktive Systeme überführen
… weiterlesen

Beschreibung

Produktdetails


Format ePUB i
Kopierschutz Ja
Seitenzahl 226 (Printausgabe)
Erscheinungsdatum 02.01.2018
Sprache Deutsch
EAN 9783960101574
Verlag O'reilly
Dateigröße 14591 KB
eBook
23,99
inkl. gesetzl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar
In der Cloud verfügbar
Per E-Mail verschenken i

Andere Kunden interessierten sich auch für

  • Skalierbare Container-Infrastrukturen
    von Oliver Liebel
    eBook
    64,90
  • Ubuntu Server 16.04 LTS
    von Daniel van Soest, Charly Kühnast
    eBook
    44,90
  • Machine Learning mit Python und Scikit-Learn und TensorFlow
    von Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
    eBook
    42,99
  • Praxiseinstieg Deep Learning
    von Ramon Wartala
    eBook
    23,99
  • Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow
    von Aurélien Géron
    eBook
    33,99
  • Praxisbuch ISO/IEC 27001
    von Michael Brenner, Nils Gentschen Felde, Wolfgang Hommel, Stefan Metzger, Helmut Reiser
    eBook
    49,99
  • Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow
    von Aurélien Géron
    eBook
    33,99
  • Neuronale Netze selbst programmieren
    von Tariq Rashid
    eBook
    21,99
  • Das DevOps-Handbuch
    von Gene Kim, Jez Humble, Patrick Debois, John Willis
    eBook
    31,99
  • Blockchain Grundlagen
    von Daniel Drescher
    eBook
    21,99
  • Praktische Umsetzung der DSGVO
    von Boris Kohnke
    eBook
    8,99
  • Einstieg in C# mit Visual Studio 2017
    von Thomas Theis
    eBook
    26,90
  • Excel 2016 - Grundlagen für Einsteiger: Leicht verständlich - komplett in Farbe!
    von Anja Schmid, Inge Baumeister
    eBook
    6,99
  • Einführung in die grundlegende Arbeit mit Joomla 3.8
    von Boris Kohnke
    eBook
    3,99
  • Java als erste Programmiersprache
    von Joachim Goll, Cornelia Heinisch
    eBook
    26,99
  • Der Windows 10 Pannenhelfer
    von Wolfram Gieseke
    eBook
    3,99
  • Windows PowerShell
    von Tobias Weltner
    eBook
    21,99
  • Access für Einsteiger - für Access 2010, 2013 und 2016
    von Inge Baumeister
    eBook
    14,99
  • Blockchain Grundlagen
    von Daniel Drescher
    eBook
    21,99
  • Raspberry Pi
    von Michael Kofler, Charly Kühnast, Christoph Scherbeck
    eBook
    35,90

Wird oft zusammen gekauft

Praxiseinstieg Deep Learning

Praxiseinstieg Deep Learning

von Ramon Wartala
eBook
23,99
+
=
Datenanalyse mit Python

Datenanalyse mit Python

von Wes McKinney
eBook
15,99
+
=

für

39,98

inkl. gesetzl. MwSt.

Alle kaufen

Kundenbewertungen

Durchschnitt
1 Bewertung
Übersicht
0
0
1
0
0

Oberflächlich ok, im Details sehr viele Fehler
von einer Kundin/einem Kunden am 10.03.2018
Bewertet: Taschenbuch

Das Buch scheint oberflächlich erstmal ganz ok, wenn man es sich aber detailierter ansieht, muss man leider feststellen, dass dort viele Fehler sind. Man kann damit also den Grundgedanken des Deep Learnings erarbeiten. Für die technische Umsetzung muss man andere Werke nutzen oder viel Fehlerkorrektur betreiben. So wird zum... Das Buch scheint oberflächlich erstmal ganz ok, wenn man es sich aber detailierter ansieht, muss man leider feststellen, dass dort viele Fehler sind. Man kann damit also den Grundgedanken des Deep Learnings erarbeiten. Für die technische Umsetzung muss man andere Werke nutzen oder viel Fehlerkorrektur betreiben. So wird zum Beispiel in Kapitel 2 die XOR-Schaltung definiert durch die Tabelle x1 | x2 | XOR 0 | 0 | 0 0 | 1 | 0 1 | 0 | 1 1 | 1 | 1 Das ist natürlich nicht korrekt und beruht darauf, dass der Autor an der Stelle ein zweischichtiges neuronales Netz beschreiben möchte, jedoch nur ein einschichtiges neuronales Netz implementiert und dieses eben nicht in der Lage ist, die XOR Schaltung zu realisieren. Wenn man die Tabelle anpasst, merkt man dann auch, dass das Netz es eben nicht umsetzen kann. Ähnliche Fehler findet man leider häufiger. 3 Sterne gibt es dafür, dass ein recht gutes Gesamtbild vermittelt wird. So werden neben den Frameworks auch nützliche Tools vorgestellt und Verfahren zur Erhebung von Daten erklärt.