Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT - Marco Nitschke

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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT (eBook)

Marco Nitschke (Autor)

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2021 | 1. Auflage
GRIN Verlag
978-3-346-46476-7 (ISBN)

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Fachbuch aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: In diesem Assignment sollen die bekannten Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT vorgestellt werden. Darüber hinaus soll geklärt werden, was ein Framework erfolgreich macht und welche Konsequenzen daraus folgen können. Dazu wird in der Folge auch das bereits eingestellte Framework Theano betrachtet. Zunächst werden grundlegende Begrifflichkeiten im Kontext von Deep Learning Frameworks definiert. Im Anschluss wird die grundsätzliche Funktionsweise von Deep Learning erläutert, danach werden die bekanntesten Deep Learning Frameworks vorgestellt und mögliche Erfolgskriterien bewertet.

Erscheint lt. Verlag	12.8.2021
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
Schlagworte	Deep learning • Keras • machine learning • Maschinelles Lernen • PyTorch • tensorflow
ISBN-10	3-346-46476-8 / 3346464768
ISBN-13	978-3-346-46476-7 / 9783346464767

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