Maschinelles Lernen programmieren lernen! Sie möchten sich mit dem maschinellen Lernen vertraut machen – aber wo beginnen? Selbst für Softwareentwickler*innen und Programmierer*innen ist der Einstieg manchmal nicht einfach. Es muss aber nicht so kompliziert sein: Starten Sie, indem Sie Zeile für Zeile Code schreiben, vom einfachen Machine-Learning- bis hin zum kompletten Deep-Learning-System. Schwierige Themen werden verständlich, wenn Sie sie in Teilprobleme zerlegen, sodass jeder Schritt leicht nachvollziehbar ist. Der Schwerpunkt des Buchs liegt auf den drei wichtigsten Aspekten des Machine Learning: auf überwachtem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning. Indem Sie bei Null beginnen und den ganzen Weg bis zum Deep Learning gehen, werden Sie ganz allmählich mit der Materie vertraut. Weil Sie dazu den Python-Code selbst schreiben, ohne Bibliotheken, die das eigentliche Geschehen verschleiern, werden Sie besser verstehen, wie die Dinge funktionieren. Verstehen Sie Machine Learning, indem Sie es selbst programmieren!
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Paolo Perrotta. Machine Learning für Softwareentwickler
Machine Learning für Softwareentwickler
Inhalt
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Teil 3
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A
B
Stichwortverzeichnis
Fußnoten. Danksagung
Wie um alles in der Welt ist so etwas möglich?
1 Einführung in Machine Learning
2 Ihr erstes ML-Programm
3 Am Gradienten entlang
4 Hyperräume
5 Ein binärer Klassifizierer
6 Eine Aufgabe aus der Praxis
7 Die große Herausforderung
10 Das Netz erstellen
11 Das Netz trainieren
12 Funktionsweise von Klassifizierern
13 Das Mini-Batch-Verfahren
16 Tiefere Netze
18 Tiefe Netze zähmen
19 Jenseits von Standardnetzen
20 Der Weg in die Tiefe
A Grundlagen von Python
Отрывок из книги
Paolo Perrotta
Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
