Machine Learning für Softwareentwickler
Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
Paolo Perrotta
Cite this publication as
Paolo Perrotta, Machine Learning für Softwareentwickler (2020), dpunkt.verlag, Heidelberg, ISBN: 9783969100257
5262
accesses
accesses
97
quotes
quotes
Description / Abstract
- Eine Einführung in das maschinelle Lernen für Entwickler
- Alle wesentlichen Ideen, Werkzeuge und Konzepte des supervised Learning, von neuronalen Netzen und des Deep Learning werden präsentiert
- Der gesamte Programmcode ist in Python geschrieben
Description
Paolo Perrotta ist ein reisender Software-Mentor. Er schrieb das Buch "Metaprogramming Ruby" für die Pragmatic Programmers und produzierte die beliebte Schulung "Wie Git funktioniert" für Pluralsight. Er spricht häufig – auf Konferenzen und, laut seinen Freunden und seiner Familie, so ziemlich überall sonst.
Table of content
- BEGINN
- Inhalt
- Danksagung
- Wie um alles in der Welt ist so etwas möglich?
- Über dieses Buch
- Bevor wir beginnen
- Teil 1: Von null auf Bilderkennung
- Kapitel 1: Einführung in Machine Learning
- Kapitel 2: Ihr erstes ML-Programm
- Kapitel 3: Am Gradienten entlang
- Kapitel 4: Hyperräume
- Kapitel 5: Ein binärer Klassifizierer
- Kapitel 6: Eine Aufgabe aus der Praxis
- Kapitel 7: Die große Herausforderung
- Kapitel 8: Das Perzeptron
- Teil 2: Neuronale Netze
- Kapitel 9: Das Netz entwerfen
- Kapitel 10: Das Netz erstellen
- Kapitel 11: Das Netz trainieren
- Kapitel 12: Funktionsweise von Klassifizierern
- Kapitel 13: Das Mini-Batch-Verfahren
- Kapitel 14: Die Kunst des Testens
- Kapitel 15: Entwicklung
- Teil 3: Deep Learning
- Kapitel 16: Tiefere Netze
- Kapitel 17: Überanpassung vermeiden
- Kapitel 18: Tiefe Netze zähmen
- Kapitel 19: Jenseits von Standardnetzen
- Kapitel 20: Der Weg in die Tiefe
- Anhang
- A: Grundlagen von Python
- B: Wörterbuch des Machine Learning
- Stichwortverzeichnis