Deep Learning Kochbuch (eBook)
262 Seiten
O'Reilly (Verlag)
978-3-96010-264-9 (ISBN)
Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, wie z.B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie das jeweilige Projekt umgesetzt wird. Darüber hinaus beschreibt der Autor Douwe Osinga zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.
Aus dem Inhalt:
- Entwickeln Sie Deep-Learning-Anwendungen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten
- Berechnen Sie Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings
- Erstellen Sie ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links
- Visualisieren Sie die internen Vorgänge einer künstlichen Intelligenz, um nachvollziehen zu können, wie diese arbeitet
- Entwickeln Sie ein Modell, das passende Emojis für Textpassagen vorschlägt
- Realisieren Sie einen Reverse-Image-Search-Dienst mithilfe von vortrainierten Netzwerken
- Vergleichen Sie, wie Generative Adversarial Networks, Autoencoder und LSTM-Netzwerke Icons erzeugen
- Trainieren Sie ein Klassifikationsmodell für Musikstile und lassen Sie es Musikstücke dementsprechend zuordnen
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: douweosinga.com/projects
| Erscheint lt. Verlag | 11.2.2019 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Animals | Animals |
| Übersetzer | Marcus Fraaß |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge |
| Schlagworte | AI • Artificial Intelligence • Computervision • Keras • KI • Künstliche Intelligenz • Künstliche Neuronale Netze • machine learning • tensorflow |
| ISBN-10 | 3-96010-264-X / 396010264X |
| ISBN-13 | 978-3-96010-264-9 / 9783960102649 |
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