deep learning a practitioner s approach

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Deep Learning

Author : Josh Patterson
ISBN : 9781491914236
Genre : COMPUTERS
File Size : 25. 1 MB
Format : PDF, ePub
Download : 651
Read : 667

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Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning—especially deep neural networks—make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most practical information available on the subject, but also helps you get started building efficient deep learning networks. Authors Adam Gibson and Josh Patterson provide theory on deep learning before introducing their open-source Deeplearning4j (DL4J) library for developing production-class workflows. Through real-world examples, you’ll learn methods and strategies for training deep network architectures and running deep learning workflows on Spark and Hadoop with DL4J. Dive into machine learning concepts in general, as well as deep learning in particular Understand how deep networks evolved from neural network fundamentals Explore the major deep network architectures, including Convolutional and Recurrent Learn how to map specific deep networks to the right problem Walk through the fundamentals of tuning general neural networks and specific deep network architectures Use vectorization techniques for different data types with DataVec, DL4J’s workflow tool Learn how to use DL4J natively on Spark and Hadoop

Reverse Hypothesis Machine Learning

Author : Parag Kulkarni
ISBN : 9783319553122
Genre : Computers
File Size : 25. 52 MB
Format : PDF, ePub
Download : 111
Read : 328

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This book introduces a paradigm of reverse hypothesis machines (RHM), focusing on knowledge innovation and machine learning. Knowledge- acquisition -based learning is constrained by large volumes of data and is time consuming. Hence Knowledge innovation based learning is the need of time. Since under-learning results in cognitive inabilities and over-learning compromises freedom, there is need for optimal machine learning. All existing learning techniques rely on mapping input and output and establishing mathematical relationships between them. Though methods change the paradigm remains the same—the forward hypothesis machine paradigm, which tries to minimize uncertainty. The RHM, on the other hand, makes use of uncertainty for creative learning. The approach uses limited data to help identify new and surprising solutions. It focuses on improving learnability, unlike traditional approaches, which focus on accuracy. The book is useful as a reference book for machine learning researchers and professionals as well as machine intelligence enthusiasts. It can also used by practitioners to develop new machine learning applications to solve problems that require creativity.

Composing Fisher Kernels From Deep Neural Models

Author : TAYYABA. AHMED AZIM (SARAH.)
ISBN : 9783319985244
Genre :
File Size : 32. 66 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 750
Read : 504

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Neuronale Netze Selbst Programmieren

Author : Tariq Rashid
ISBN : 9783960101031
Genre : Computers
File Size : 29. 27 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 964
Read : 1016

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Fundamentals Of Deep Learning

Author : Nikhil Buduma
ISBN : 9781491925560
Genre : Computers
File Size : 32. 92 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 434
Read : 787

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With the reinvigoration of neural networks in the 2000s, deep learning has become an extremely active area of research, one that’s paving the way for modern machine learning. In this practical book, author Nikhil Buduma provides examples and clear explanations to guide you through major concepts of this complicated field. Companies such as Google, Microsoft, and Facebook are actively growing in-house deep-learning teams. For the rest of us, however, deep learning is still a pretty complex and difficult subject to grasp. If you’re familiar with Python, and have a background in calculus, along with a basic understanding of machine learning, this book will get you started. Examine the foundations of machine learning and neural networks Learn how to train feed-forward neural networks Use TensorFlow to implement your first neural network Manage problems that arise as you begin to make networks deeper Build neural networks that analyze complex images Perform effective dimensionality reduction using autoencoders Dive deep into sequence analysis to examine language Learn the fundamentals of reinforcement learning

Machine Learning Mit Python Das Praxis Handbuch Fur Data Science Predictive Analytics Und Deep Learning

Author : SEBASTIAN RASCHKA.
ISBN : 3958454232
Genre :
File Size : 66. 44 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 354
Read : 798

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Deep Learning

Author : Ian Goodfellow
ISBN : 9780262035613
Genre : Computers
File Size : 25. 44 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 711
Read : 982

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An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives.

Automatic Speech Recognition

Author : Dong Yu
ISBN : 9781447157793
Genre : Technology & Engineering
File Size : 39. 45 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 631
Read : 1290

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This book provides a comprehensive overview of the recent advancement in the field of automatic speech recognition with a focus on deep learning models including deep neural networks and many of their variants. This is the first automatic speech recognition book dedicated to the deep learning approach. In addition to the rigorous mathematical treatment of the subject, the book also presents insights and theoretical foundation of a series of highly successful deep learning models.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author : Allen B. Downey
ISBN : 9783868993431
Genre : Computers
File Size : 89. 13 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 593
Read : 1061

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Das Facebook Marketing Buch

Author : Dan Zarrella
ISBN : 9783897215962
Genre : Computers
File Size : 40. 92 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 920
Read : 677

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Wer heute eine Marketing-Strategie entwickelt, zieht in der Regel auch ein Engagement auf Facebook in Betracht. Zurecht, denn für die Meinungsbildung und den Austausch über Unternehmen, Marken und Produkte spielt diese Plattform eine immer größere Rolle. Allein die Reichweite beeindruckt: Weltweit nutzen zurzeit 500 Millionen Menschen Facebook, in Deutschland sind es fast 14 Millionen. Doch welche Möglichkeiten bietet Facebook dem Marketing? Wo liegen die Chancen und wo die Gefahren? Wie entwickelt man eine Kampagne, und wie lässt sich ihr Erfolg messen? Darüber klärt Das Facebook Marketing-Buch auf. Anschaulich und gut verständlich werden zunächst die Facebook-Basics erklärt, dann ihre mögliche Rolle im Marketing-Mix. Weitere zentrale Themen sind Strategieentwicklung, Monitoring und Erfolgskontrolle.

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