Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und TensorFlow ist der schnelle Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen nun auch für Softwareentwickler ohne umfassende Machine-Learning-Kenntnisse möglich. Mit den Rezepten aus diesem Buch lernen Sie, typische Aufgabenstellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.
Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, wie z.B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie das jeweilige Projekt umgesetzt wird. Darüber hinaus beschreibt der Autor Douwe Osinga zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.
Aus dem Inhalt:
- Entwickeln Sie Deep-Learning-Anwendungen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten
- Berechnen Sie Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings
- Erstellen Sie ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links
- Visualisieren Sie die internen Vorgänge einer künstlichen Intelligenz, um nachvollziehen zu können, wie diese arbeitet
- Entwickeln Sie ein Modell, das passende Emojis für Textpassagen vorschlägt
- Realisieren Sie einen Reverse-Image-Search-Dienst mithilfe von vortrainierten Netzwerken
- Vergleichen Sie, wie Generative Adversarial Networks, Autoencoder und LSTM-Netzwerke Icons erzeugen
- Trainieren Sie ein Klassifikationsmodell für Musikstile und lassen Sie es Musikstücke dementsprechend zuordnen
“Dieses Buch bietet einen großartigen Einstieg
in Deep Learning für alle, denen praktische Ergebnisse wichtiger sind als die Theorie. Es hat dem Entwicklungsteam meines neuen Musik-Tech-Startups Weav dabei geholfen, schnell mit Deep Learning zu starten. Dieses Buch ist perfekt geeignet für jeden, der Interesse
an praxisorientiertem Machine Learning hat.”
— Lars Rasmussen, Mitbegründer von Google Maps
Aktualisiert: 2023-06-29
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-06-11
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Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und TensorFlow ist der schnelle Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen nun auch für Softwareentwickler ohne umfassende Machine-Learning-Kenntnisse möglich. Mit den Rezepten aus diesem Buch lernen Sie, typische Aufgabenstellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.
Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, wie z.B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie das jeweilige Projekt umgesetzt wird. Darüber hinaus beschreibt der Autor Douwe Osinga zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.
Aus dem Inhalt:
- Entwickeln Sie Deep-Learning-Anwendungen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten
- Berechnen Sie Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings
- Erstellen Sie ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links
- Visualisieren Sie die internen Vorgänge einer künstlichen Intelligenz, um nachvollziehen zu können, wie diese arbeitet
- Entwickeln Sie ein Modell, das passende Emojis für Textpassagen vorschlägt
- Realisieren Sie einen Reverse-Image-Search-Dienst mithilfe von vortrainierten Netzwerken
- Vergleichen Sie, wie Generative Adversarial Networks, Autoencoder und LSTM-Netzwerke Icons erzeugen
- Trainieren Sie ein Klassifikationsmodell für Musikstile und lassen Sie es Musikstücke dementsprechend zuordnen
“Dieses Buch bietet einen großartigen Einstieg
in Deep Learning für alle, denen praktische Ergebnisse wichtiger sind als die Theorie. Es hat dem Entwicklungsteam meines neuen Musik-Tech-Startups Weav dabei geholfen, schnell mit Deep Learning zu starten. Dieses Buch ist perfekt geeignet für jeden, der Interesse
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— Lars Rasmussen, Mitbegründer von Google Maps
Aktualisiert: 2023-06-11
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Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert
Aktualisiert: 2023-06-11
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Aktualisiert: 2023-06-11
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Aktualisiert: 2023-06-11
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Von der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud
Aktualisiert: 2023-06-11
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Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert
Das Buch stellt die Verbindung zwischen nützlichen statistischen Prinzipien und der heutigen Datenanalyse-Praxis her
Ermöglicht Data Scientists, ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level zu bringen
Übersetzung der 2. Auflage des US-Bestsellers mit Beispielen in Python und R
Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern über die Grundlagen der Statistik wird das Thema aber selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Viele stellen daher fest, dass ihnen eine tiefere statistische Perspektive auf ihre Daten fehlt.Dieses praxisorientierte Handbuch mit zahlreichen Beispielen in Python und R erklärt Ihnen, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Es zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Methoden vermeiden können, und gibt Ratschläge, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht diese zugängliche, gut lesbare Referenz es Ihnen, Ihr statistisches Wissen für die Praxis deutlich auszubauen.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert
Das Buch stellt die Verbindung zwischen nützlichen statistischen Prinzipien und der heutigen Datenanalyse-Praxis her
Ermöglicht Data Scientists, ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level zu bringen
Übersetzung der 2. Auflage des US-Bestsellers mit Beispielen in Python und R
Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern über die Grundlagen der Statistik wird das Thema aber selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Viele stellen daher fest, dass ihnen eine tiefere statistische Perspektive auf ihre Daten fehlt.Dieses praxisorientierte Handbuch mit zahlreichen Beispielen in Python und R erklärt Ihnen, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Es zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Methoden vermeiden können, und gibt Ratschläge, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht diese zugängliche, gut lesbare Referenz es Ihnen, Ihr statistisches Wissen für die Praxis deutlich auszubauen.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert
Das Buch stellt die Verbindung zwischen nützlichen statistischen Prinzipien und der heutigen Datenanalyse-Praxis her
Ermöglicht Data Scientists, ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level zu bringen
Übersetzung der 2. Auflage des US-Bestsellers mit Beispielen in Python und R
Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern über die Grundlagen der Statistik wird das Thema aber selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Viele stellen daher fest, dass ihnen eine tiefere statistische Perspektive auf ihre Daten fehlt.Dieses praxisorientierte Handbuch mit zahlreichen Beispielen in Python und R erklärt Ihnen, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Es zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Methoden vermeiden können, und gibt Ratschläge, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht diese zugängliche, gut lesbare Referenz es Ihnen, Ihr statistisches Wissen für die Praxis deutlich auszubauen.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-05-11
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Von der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud
Aktualisiert: 2023-05-11
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Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, wie z.B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie das jeweilige Projekt umgesetzt wird. Darüber hinaus beschreibt der Autor Douwe Osinga zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.
Aus dem Inhalt:
- Entwickeln Sie Deep-Learning-Anwendungen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten
- Berechnen Sie Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings
- Erstellen Sie ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links
- Visualisieren Sie die internen Vorgänge einer künstlichen Intelligenz, um nachvollziehen zu können, wie diese arbeitet
- Entwickeln Sie ein Modell, das passende Emojis für Textpassagen vorschlägt
- Realisieren Sie einen Reverse-Image-Search-Dienst mithilfe von vortrainierten Netzwerken
- Vergleichen Sie, wie Generative Adversarial Networks, Autoencoder und LSTM-Netzwerke Icons erzeugen
- Trainieren Sie ein Klassifikationsmodell für Musikstile und lassen Sie es Musikstücke dementsprechend zuordnen
“Dieses Buch bietet einen großartigen Einstieg
in Deep Learning für alle, denen praktische Ergebnisse wichtiger sind als die Theorie. Es hat dem Entwicklungsteam meines neuen Musik-Tech-Startups Weav dabei geholfen, schnell mit Deep Learning zu starten. Dieses Buch ist perfekt geeignet für jeden, der Interesse
an praxisorientiertem Machine Learning hat.”
— Lars Rasmussen, Mitbegründer von Google Maps
Aktualisiert: 2023-05-11
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Aktualisiert: 2023-05-11
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
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Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren
Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen
Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird
Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln.
Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen.
Aus dem Inhalt:
Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden
Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren
Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet
Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen
Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen
Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen
Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren
Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen
Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird
Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln.
Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen.
Aus dem Inhalt:
Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden
Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren
Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet
Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen
Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen
Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen
Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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