Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-06-11
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Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten
Themen dieser Referenz:
Aktualisiert: 2023-06-11
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Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind
Aktualisiert: 2023-06-11
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Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt
Aktualisiert: 2023-06-11
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Maschinelles Lernen programmieren lernen!
Aktualisiert: 2023-06-11
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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Aktualisiert: 2023-06-11
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Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt
Aktualisiert: 2023-05-11
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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-05-11
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Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind
Aktualisiert: 2023-05-11
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Maschinelles Lernen programmieren lernen!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Maschinelles Lernen programmieren lernen!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten
Themen dieser Referenz:
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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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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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework
Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich
Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken
Mit Kurzeinstieg in PyTorch
Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele - eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen.
Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU/TPU-Beschleunigung. Lernen Sie in kurzer Zeit, wie Sie Ihren Code mit AWS, Google Cloud oder Azure in der Produktivumgebung einsetzen und Ihre ML-Modelle auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten
Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework
Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich
Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken
Mit Kurzeinstieg in PyTorch
Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele - eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen.
Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU/TPU-Beschleunigung. Lernen Sie in kurzer Zeit, wie Sie Ihren Code mit AWS, Google Cloud oder Azure in der Produktivumgebung einsetzen und Ihre ML-Modelle auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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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
Aktualisiert: 2023-05-08
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