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

5198
accesses
85
quotes

Descripción / 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

Descripción

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.

Índice

  • 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

Títulos relacionados

    Otros títulos del mismo autor