Читать книгу Deep Learning illustriert - Jon Krohn - Страница 6

Machine Learning gilt vielen Menschen als die Zukunft der Statistik und Computertechnik, da es völlig neue Akzente in Kundendienst, Design, Bankwesen, Medizin, Produktion und in vielen anderen Bereichen und Branchen setzt. Es ist kaum möglich, seinen Einfluss auf die Welt und jene Veränderungen, die Machine Learning in den kommenden Jahren und Jahrzehnten bringen wird, überzubewerten. Von der Vielzahl an Machine-Learning-Methoden, die von Experten eingesetzt werden, etwa Penalized Regression, Random Forest und Boosted Trees, ist Deep Learning vermutlich die aufregendste.

Deep Learning hat die Gebiete Computer Vision (maschinelles Sehen) und Natural Language Processing (Verarbeitung natürlicher Sprache) revolutioniert, und Forscher finden immer neue Bereiche, die sie mit der Macht neuronaler Netze verwandeln wollen. Seine größte und beeindruckendste Wirkung zeigt Deep Learning oft bei den Versuchen, das menschliche Erleben nachzuahmen, wie bei der erwähnten Seh- und Sprachverarbeitung sowie bei der Audiosynthese und bei Übersetzungen. Die Berechnungen und Konzepte, die dem Deep Learning zugrunde liegen, wirken möglicherweise abschreckend und hindern Menschen unnötigerweise daran, sich damit zu befassen.

Die Autoren von Deep Learning illustriert gehen diese traditionell wahrgenommenen Hürden an und vermitteln ihr Wissen ruhig und gelassen – und das entstandene Buch ist eine wahre Freude. Wie die anderen Bücher aus dieser Reihe – R for Everyone, Pandas for Everyone, Programming Skills for Data Science und Machine Learning with Python for Everyone – wendet sich dieses Buch an ein breites Publikum mit ganz unterschiedlichem Wissen und Können. Die mathematischen Notationen sind auf ein Minimum beschränkt, und falls dennoch Gleichungen erforderlich sind, werden sie von verständlichem Text begleitet. Die meisten Erkenntnisse werden durch Grafiken, Illustrationen und Keras-Code ergänzt, der in Form leicht nachzuvollziehender Jupyter-Notebooks zur Verfügung steht.

Jon Krohn unterrichtet schon seit vielen Jahren Deep Learning. Besonders denkwürdig war eine Präsentation beim Open Statistical Programming Meetup in New York – bei derselben Vereinigung, in der er seine Deep Learning Study Group startete. Seine Brillanz in diesem Thema zeigt sich an seinen Texten, die Lesern Bildung vermitteln und ihnen gleichzeitig zeigen, wie spannend und aufregend das Material ist. Für dieses Buch arbeitet er mit Grant Beyleveld und Aglaé Bassens zusammen, die ihr Wissen bei der Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen und ihre gekonnten und witzigen Zeichnungen beisteuern.

Deep Learning illustriert kombiniert Theorie, Mathematik (dort, wo es nötig ist), Code und Visualisierungen zu einer umfassenden Behandlung des Themas Deep Learning. Das Buch behandelt die volle Breite des Themas, einschließlich vollständig verbundener Netzwerke, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks und Reinforcement Learning sowie deren Anwendungen. Dadurch ist dieses Buch die ideale Wahl für jemanden, der neuronale Netze kennenlernen und gleichzeitig praktische Hinweise für deren Implementierung haben möchte. Jeder kann und sollte davon profitieren und außerdem seine Zeit beim Lesen mit Jon, Grant und Aglaé genießen.

Jared Lander

Herausgeber der Reihe