Deep Learning entdecken und erfolgreich implementieren Von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung Basisprojekte mit Beispielen aus vielen Anwendungsfeldern Mit Python, HTML5 und JavaScript Deep Learning entdecken Deep Learning ist die Schl?sseltechnologie des derzeitigen Booms K?nstlicher Intelligenz. Neuronale Netze k?nnen H?chstleistung erbringen, wenn sie als Deep-Learning-Netze aufgestellt sind und mit gro?en Datenmengen trainiert werden - und wenn Sie wissen, wie man dieses maschinelle Lernen geschickt implementiert. Lernen Sie hier, wie Sie die m?chtigen Frameworks in realen Projekten erfolgreich einsetzen. Unsere Autoren zeigen Ihnen sowohl die Arbeit mit Python und Keras als auch f?r den Browser mit JavaScript, HTML5 und TensorFlow.js.
Aus dem Inhalt:
Deep-Learning-Grundkonzepte Installation der Frameworks Vorgefertigte Modelle verwenden Datenanalyse und -vorbereitung Convolutional Networks, LSTM, RNN, Pooling ... Aufgaben eines Modells richtig festlegen Eigene Modelle trainieren Overfitting und Underfitting vermeiden Ergebnisse visualisieren
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