Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung

Maschinelles Lernen programmieren lernen!Eine Einführung in das maschinelle Lernen für Entwickler*innenIdeen, Werkzeuge und Konzepte von supervised Learning, neuronalen Netzen und Deep LearningDer gesamte Programmcode ist in Python geschriebenSie möchten sich mit dem maschinellen Lernen vertraut machen – aber wo beginnen? Selbst für Softwareentwickler*innen und Programmierer*innen ist der Einstieg manchmal nicht einfach. Es muss aber nicht so kompliziert sein: Starten Sie, indem Sie Zeile für Zeile Code schreiben, vom einfachen Machine-Learning- bis hin zum kompletten Deep-Learning-System. Schwierige Themen werden verständlich, wenn Sie sie in Teilprobleme zerlegen, sodass jeder Schritt leicht nachvollziehbar ist.Der Schwerpunkt des Buchs liegt auf den drei wichtigsten Aspekten des Machine Learning: auf überwachtem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning. Indem Sie bei Null beginnen und den ganzen Weg bis zum Deep Learning gehen, werden Sie ganz allmählich mit der Materie vertraut. Weil Sie dazu den Python-Code selbst schreiben, ohne Bibliotheken, die das eigentliche Geschehen verschleiern, werden Sie besser verstehen, wie die Dinge funktionieren.Bauen Sie eine Bilderkennungsanwendung mit überwachtem Lernen aufWagen Sie einen Blick in die Zukunft mit linearer RegressionMachen Sie sich mit dem Gradientenabstieg vertraut, einem grundlegenden Algorithmus im Machine LearningErstellen Sie Perceptrons zur Klassifizierung von DatenProgrammieren Sie neuronale Netze, um komplexere Datensätze zu bewältigenTrainieren und verfeinern Sie diese Netzwerke mit Backpropagation und BatchingBeseitigen Sie Überanpassung und setzen Sie Faltungsmethoden ein, um Ihr neuronales Netz in ein Deep-Learning-System zu verwandeln.Verstehen Sie Machine Learning, indem Sie es selbst programmieren