Douwe Osinga

Deep Learning Kochbuch

Praxisrezepte für einen schnellen Einstieg

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Erscheinungsdatum: 14.02.2019Seitenanzahl: 262Verlag: O'ReillyEinband: komplett in Farbe, Broschur ISBN Print: 978-3-96009-097-7ISBN PDF: 978-3-96010-264-9ISBN ePub: 978-3-96010-265-6ISBN Mobi: 978-3-96010-266-3 Artikelnummer: 13301

Informationen zum Buch

Deep Learning mit Keras und TensorFlow

  • Die wichtigsten Deep-Learning-Techniken für Praxisanwendungen
  • 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 zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python verfasst und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.

Autor*in

Douwe Osinga

Douwe Osinga ist ein erfahrener Softwareentwickler, früher bei Google, Globetrotter und Gründer von drei Startups. Auf seiner beliebten Website für Software-Projekte beschäftigt er sich neben anderen spannenden Themen auch mit dem Machine Learning: https://douweosinga.com/projects

Leseproben

  • 1_Inhaltsverzeichnis — Download
  • 2_Die Ähnlichkeit von Texten mithilfe von Worteinbettungen berechnen — Download

Richtet sich an

  • Data Scientists
  • Softwareentwickler
  • Datenanalysten
  • Studenten der Informatik