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Deep learning mit R und Keras : Das Praxis-Handbuch von den Entwicklern von Keras und RStudio

Author: François Chollet; J J Allaire
Publisher: Frechen : MITP Verlags GmbH & Co. KG, [2018] ©2018
Edition/Format:   eBook : Document : German : 1. AuflageView all editions and formats
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Genre/Form: Electronic books
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: François Chollet; J J Allaire
ISBN: 9783958458949 3958458947
OCLC Number: 1059450927
Notes: Includes index.
Description: 1 online resource
Contents: Cover; Titel; Impressum; Inhaltsverzeichnis; Vorwort; Einleitung; Danksagungen; Über die Autoren; Teil I: Grundlagen des Deep Learnings; Kapitel 1: Was ist Deep Learning?; 1.1 Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning; 1.1.1 Künstliche Intelligenz; 1.1.2 Machine Learning; 1.1.3 Die Repräsentation anhand der Daten erlernen; 1.1.4 Das "Deep" in Deep Learning; 1.1.5 Deep Learning in drei Diagrammen erklärt; 1.1.6 Was Deep Learning heute schon leisten kann; 1.1.7 Schenken Sie dem kurzfristigen Hype keinen Glauben; 1.1.8 Das Versprechen der KI. 1.2 Bevor es Deep Learning gab: eine kurze Geschichte des Machine Learnings1.2.1 Probabilistische Modellierung; 1.2.2 Die ersten neuronalen Netze; 1.2.3 Kernel-Methoden; 1.2.4 Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting Machines; 1.2.5 Zurück zu neuronalen Netzen; 1.2.6 Das Besondere am Deep Learning; 1.2.7 Der Stand des modernen Machine Learnings; 1.3 Warum Deep Learning? Und warum jetzt?; 1.3.1 Hardware; 1.3.2 Daten; 1.3.3 Algorithmen; 1.3.4 Eine neue Investitionswelle; 1.3.5 Die Demokratisierung des Deep Learnings; 1.3.6 Bleibt es so? Kapitel 2: Bevor es losgeht: die mathematischen Bausteine eines neuronalen Netzes2.1 Ein erster Blick auf ein neuronales Netz; 2.2 Datenrepräsentationen; 2.2.1 Skalare (0-D-Tensoren); 2.2.2 Vektoren (1-D-Tensoren); 2.2.3 Matrizen (2-D-Tensoren); 2.2.4 3-D-Tensoren und höherdimensionale Tensoren; 2.2.5 Die wichtigsten Attribute; 2.2.6 Bearbeiten von Tensoren in R; 2.2.7 Datenstapel; 2.2.8 Beispiele für Datentensoren aus der Praxis; 2.2.9 Vektordaten; 2.2.10 Zeitreihen oder sequenzielle Daten; 2.2.11 Bilddaten; 2.2.12 Videodaten; 2.3 Das Getriebe von neuronalen Netzen: Tensoroperationen. 2.3.1 Elementweise Operationen2.3.2 Operationen mit Tensoren unterschiedlicher Dimensionalität; 2.3.3 Tensorprodukt; 2.3.4 Tensoren umformen; 2.3.5 Geometrische Interpretation von Tensoroperationen; 2.3.6 Eine geometrische Interpretation des Deep Learnings; 2.4 Der Antrieb von neuronalen Netzen: gradientenbasierte Optimierung; 2.4.1 Was ist eine Ableitung?; 2.4.2 Ableitung einer Tensoroperation: der Gradient; 2.4.3 Stochastisches Gradientenabstiegsverfahren; 2.4.4 Ableitungen verketten: der Backpropagation-Algorithmus; 2.5 Zurück zum ersten Beispiel; 2.6 Zusammenfassung Kapitel 2. Kapitel 3: Einführung in neuronale Netze3.1 Aufbau eines neuronalen Netzes; 3.1.1 Layer: Bausteine des Deep Learnings; 3.1.2 Modelle: vernetzte Layer; 3.1.3 Verlustfunktionen und Optimierer: Konfiguration des Lernvorgangs; 3.2 Einführung in Keras; 3.2.1 Keras, TensorFlow, Theano und CNTK; 3.2.2 Keras installieren; 3.2.3 Mit Keras entwickeln: eine kurze Übersicht; 3.3 Einrichtung eines Deep-Learning-Rechners; 3.3.1 Zwei Möglichkeiten, Keras zum Laufen zu bringen; 3.3.2 Pro und Kontra: Deep Learning in der Cloud ausführen; 3.3.3 Für Deep Learning geeignete GPUs.
Other Titles: Deep learning with R.
Responsibility: François Chollet mit J.J. Allaire ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Knut Lorenzen.

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