Machine Learning für Softwareentwickler. Paolo Perrotta

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Machine Learning für Softwareentwickler - Paolo Perrotta

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style="font-size:15px;">       Das Netz ausführen

       Ein tieferes Netz

       Zusammenfassung

       Praktische Übung: Keras-Spielwiese

       17 Überanpassung vermeiden

       Was ist Überanpassung?

       Ursachen der Überanpassung

       Unteranpassung

       Das Modell regularisieren

       Eine Untersuchung unseres tiefen Netzes

       L1- und L2-Regularisierung

       Weitere Möglichkeiten zur Regularisierung

       Zusammenfassung

       Praktische Übung: Weitere Regularisierungstechniken

       18 Tiefe Netze zähmen

       Aktivierungsfunktionen

       Wozu Aktivierungsfunktionen gut sind

       Die sigmoide Aktivierungsfunktion und ihre Auswirkungen

       Verschwindender Gradient

       Alternativen zur Sigmoidfunktion

       Gestatten, die ReLU-Aktivierungsfunktion

       Die richtige Funktion auswählen

       Weitere Techniken

       Bessere Gewichtsinitialisierung

       Gradientenabstieg auf Speed

       Regularisierung für Fortgeschrittene

       Batchnormalisierung

       Zusammenfassung

       Praktische Übung: Die 10-Epochen-Aufgabe

       19 Jenseits von Standardnetzen

       Der CIFAR-10-Datensatz

       Was ist CIFAR-10?

       Das CIFAR-Waterloo

       Die Bausteine von Faltungsnetzen

       Ein Bild ist ein Bild

       Faltung

       Konvolutionsschichten

       Ein Faltungsnetz ausführen

       Zusammenfassung

       Praktische Übung: Massenweise Hyperparameter

       20 Der Weg in die Tiefe

       Der Aufstieg des Deep Learning

       Es braut sich etwas zusammen

       Der Wendepunkt

       Fortsetzung folgt

       Unverhältnismäßige Effektivität

       Was nun?

       Maschinelles Sehen

       Sprache

       Bildgenerierung

       Das Gesamtbild

       Praktischer Einstieg

       Sie sind am Zug

       Anhang

       A Grundlagen von Python

       Wie sieht Python-Code aus?

       Dynamische Typisierung

       Einrückungen

       Die Bausteine von Python

       Datentypen und Operatoren

       Datenstrukturen

       Strings

       Schleifen

       Funktionen definieren und aufrufen

       Schlüsselwortargumente

       Standardargumente

       Module und Pakete

       Module definieren und importieren

       Das __main__-Idiom

       Pakete verwalten

       Objekte erstellen und verwenden

       Das war’s

       B Wörterbuch des Machine Learning

       Stichwortverzeichnis

       Für meine Frau.

       Na, wie klingt das, Irene?

      Ein besonderes Dankeschön gilt meinen Fachgutachtern: Alessandro Bahgat, Arno Bastenhof, Roberto Bettazzoni, Guido »Zen« Bolognesi, Juan de Bravo, Simone Busoli, Pieter Buteneers, Andrea Cisternino, Sebastian Hennebrüder, Alberto Lumbreras, Russ Olsen, Luca Ongaro, Pierpaolo Pantone, Karol Przystalski, Dan Sheikh, Leonie Sieger, Gal Tsubery, l’ùmarèin pugnàtta di Casalecchio und Giancarlo Valente. Ich schulde euch eine ganze Menge! Ja, unter anderem auch ein Bier!

      Vielen Dank auch den großzügigen Lesern, die mir in der Betaphase Kommentare und Errata geschickt haben: Marco Arena, Glen Aultman-Bettridge, Zbynek Bazanowski, Jamis Buck, Charles de Bueger, Leonardo Carotti, Helge Eichhorn, George Ellis,

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