Aktualisiert: 2023-06-15
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Aktualisiert: 2023-06-15
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-06-11
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Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten
Themen dieser Referenz:
Aktualisiert: 2023-06-11
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Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind
Aktualisiert: 2023-06-11
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Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt
Aktualisiert: 2023-06-11
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Maschinelles Lernen programmieren lernen!
Aktualisiert: 2023-06-11
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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Aktualisiert: 2023-06-11
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Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt
Aktualisiert: 2023-05-11
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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-05-11
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Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Maschinelles Lernen programmieren lernen!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Maschinelles Lernen programmieren lernen!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten
Themen dieser Referenz:
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren
Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen
Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird
Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln.
Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen.
Aus dem Inhalt:
Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden
Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren
Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet
Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen
Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen
Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen
Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren
Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen
Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird
Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln.
Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen.
Aus dem Inhalt:
Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden
Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren
Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet
Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen
Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen
Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen
Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework
Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich
Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken
Mit Kurzeinstieg in PyTorch
Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele - eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen.
Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU/TPU-Beschleunigung. Lernen Sie in kurzer Zeit, wie Sie Ihren Code mit AWS, Google Cloud oder Azure in der Produktivumgebung einsetzen und Ihre ML-Modelle auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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