Deep Learning Kochbuch - Praxisrezepte für einen schnellen Einstieg
Konkrete Rezepte, die Ihnen zeigen, wie Sie die wichtigsten Deep-Learning-Techniken in der Praxis anwenden. Ermöglicht es Einsteigern ins Deep Learning, schnell Ergebnisse zu erzielen, indem sie bestehende Machine-Learning-Frameworks verwenden - Für alle, die sich mehr für die praktische Anwendung interessieren als für die dahinterstehende Theorie und Mathematik Lassen Sie sich...
Deep Learning Kochbuch - Praxisrezepte für einen schnellen Einstieg
Konkrete Rezepte, die Ihnen zeigen, wie Sie die wichtigsten Deep-Learning-Techniken in der Praxis anwenden.
Ermöglicht es Einsteigern ins Deep Learning, schnell Ergebnisse zu erzielen, indem sie bestehende Machine-Learning-Frameworks verwenden - Für alle, die sich mehr für die praktische Anwendung interessieren als für die dahinterstehende Theorie und Mathematik Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und Tensorflow ist der Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning- Anwendungen nun auch ohne tiefgreifende Kenntnisse im Bereich Machine Learning möglich. Mithilfe der Rezepte aus diesem Buch lernen Softwareentwickler typische Fragestellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.
Jedes Kapitel besteht aus mehreren Rezepten, die für ein einzelnes Projekt benötigt werden, wie z. B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Darüber hinaus beschreibt der Autor, Douwe Osinga, in einem Kapitel zahlreichen Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python verfasst und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.
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