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Praxiseinstieg Deep Learning: Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen (Animals) von [Wartala, Ramon]

Praxiseinstieg Deep Learning: Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen (Animals) Kindle Edition

3.0 von 5 Sternen 11 Kundenrezensionen

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Länge: 229 Seiten Verbesserter Schriftsatz: Aktiviert PageFlip: Aktiviert
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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieser praktische Leitfaden bietet einen schnellen Einstieg in die Schlüsseltechnologie und erschließt Grundlagen und Arbeitsweisen von Deep Learning.

Anhand Python-basierter Beispielanwendungen wird der Umgang mit den Frameworks Caffe/Caffe2 und TensorFlow gezeigt. Einfache, alltagstaugliche Beispiele laden zum Nachprogrammieren ein. Darüber hinaus erfahren Sie, warum moderne Grafikkarten, Big Data und Cloud Computing beim Deep Learning so wichtig sind. Wenn Sie bereits mit Python, NumPy und matplotlib arbeiten, ermöglicht Ihnen dieses Buch, praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Anwendungen zu machen.

Deep Learning – die Hintergründe
- Lernmethoden, die Deep Learning zugrunde liegen
- Aktuelle Anwendungsfelder wie maschinelle Übersetzungen, Sprach- und Bilderkennung bei Google, Facebook, IBM oder Amazon

Der Werkzeugkasten mit Docker
- Der Docker-Container zum Buch: Alle nötigen Tools und Programme sind bereits installiert, damit Sie die Beispiele des Buchs und eigene Deep-Learning-Anwendungen leicht ausführen können.
- Die Arbeitsumgebung kennenlernen: Jupyter Notebook, Beispieldatensätze, Web Scraping

Der Praxiseinstieg
- Einführung in Caffe/Caffe2 und TensorFlow
- Deep-Learning-Anwendungen nachprogrammieren: Handschrifterkennung, Bilderkennung und -klassifizierung, Deep Dreaming
- Lösungen für Big-Data-Szenarien: verteilte Anwendungen, Spark, Cloud-Systeme
- Modelle in produktive Systeme überführen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Ramon Wartala ist Diplom-Informatiker und arbeitet als Senior Big Data Architect bei Tchibo in Hamburg. Er publiziert seit mehr als 20 Jahren regelmäßig in führenden deutschen Fachzeitschriften über die Themen Softwareentwicklung und Big Data und hat Bücher zu Ruby on Rails und zu Hadoop geschrieben. Als Spark und Hadoop-Enthusiast sucht er auf Meetups und Konferenzen regelmäßig den Austausch mit Gleichgesinnten.

Produktinformation

  • Format: Kindle Edition
  • Dateigröße: 5951 KB
  • Seitenzahl der Print-Ausgabe: 229 Seiten
  • ISBN-Quelle für Seitenzahl: 3960090544
  • Verlag: O'Reilly; Auflage: 1 (2. Januar 2018)
  • Verkauf durch: Amazon Media EU S.à r.l.
  • Sprache: Deutsch
  • ASIN: B078SV9Z75
  • Text-to-Speech (Vorlesemodus): Aktiviert
  • X-Ray:
  • Word Wise: Nicht aktiviert
  • Verbesserter Schriftsatz: Aktiviert
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 3.0 von 5 Sternen 11 Kundenrezensionen
  • Amazon Bestseller-Rang: #242.311 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)

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Kundenrezensionen

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