deep learning a practitioners approach

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Deep Learning

Author : Josh Patterson
ISBN : 9781491914236
Genre : COMPUTERS
File Size : 87. 31 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 433
Read : 669

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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

Machine Learning Mit Python

Author : Sebastian Raschka
ISBN : 9783958454248
Genre : Computers
File Size : 66. 79 MB
Format : PDF, ePub
Download : 108
Read : 466

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Neuronale Netze Selbst Programmieren

Author : Tariq Rashid
ISBN : 9783960101031
Genre : Computers
File Size : 38. 59 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 713
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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.

Lernen Sichtbar Machen

Author : John Hattie
ISBN : 3834014508
Genre :
File Size : 29. 88 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 615
Read : 824

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K Nstliche Intelligenz

Author : Stuart J. Russell
ISBN : 3827370892
Genre :
File Size : 23. 94 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 741
Read : 1024

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Bankruptcy Prediction Through Soft Computing Based Deep Learning Technique

Author : Arindam Chaudhuri
ISBN : 9789811066832
Genre : Computers
File Size : 60. 86 MB
Format : PDF, Docs
Download : 401
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This book proposes complex hierarchical deep architectures (HDA) for predicting bankruptcy, a topical issue for business and corporate institutions that in the past has been tackled using statistical, market-based and machine-intelligence prediction models. The HDA are formed through fuzzy rough tensor deep staking networks (FRTDSN) with structured, hierarchical rough Bayesian (HRB) models. FRTDSN is formalized through TDSN and fuzzy rough sets, and HRB is formed by incorporating probabilistic rough sets in structured hierarchical Bayesian model. Then FRTDSN is integrated with HRB to form the compound FRTDSN-HRB model. HRB enhances the prediction accuracy of FRTDSN-HRB model. The experimental datasets are adopted from Korean construction companies and American and European non-financial companies, and the research presented focuses on the impact of choice of cut-off points, sampling procedures and business cycle on the accuracy of bankruptcy prediction models. The book also highlights the fact that misclassification can result in erroneous predictions leading to prohibitive costs to investors and the economy, and shows that choice of cut-off point and sampling procedures affect rankings of various models. It also suggests that empirical cut-off points estimated from training samples result in the lowest misclassification costs for all the models. The book confirms that FRTDSN-HRB achieves superior performance compared to other statistical and soft-computing models. The experimental results are given in terms of several important statistical parameters revolving different business cycles and sub-cycles for the datasets considered and are of immense benefit to researchers working in this area.

Menschheit 2 0

Author : Ray Kurzweil
ISBN : 9783944203133
Genre : Technology & Engineering
File Size : 47. 24 MB
Format : PDF, Kindle
Download : 869
Read : 629

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Das Jahr 2045 markiert einen historischen Meilenstein: Es ist das Jahr, in dem der Mensch seine biologischen Begrenzungen mithilfe der Technik überwinden wird. Diese als technologische Singularität bekannt gewordene Revolution wird die Menschheit für immer verändern. Googles Chefingenieur Ray Kurzweil, dessen wahnwitzigen Visionen in den vergangenen Jahrzehnten immer wieder genau ins Schwarze trafen, zeichnet in diesem Klassiker des Transhumanismus mit beispielloser Detailwut eine bunt schillernde Momentaufnahme der technischen Evolution und legt dar, weshalb diese so bald kein Ende finden, sondern im Gegenteil immer weiter an Dynamik gewinnen wird. Daraus ergibt sich eine ebenso faszinierende wie schockierende Vision für die Zukunft der Menschheit.

Reverse Hypothesis Machine Learning

Author : Parag Kulkarni
ISBN : 9783319553122
Genre : Computers
File Size : 71. 43 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 888
Read : 1036

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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.

Einf Hrung In Machine Learning Mit Python

Author : Sarah Guido
ISBN : 9783960101123
Genre : Computers
File Size : 21. 88 MB
Format : PDF
Download : 508
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

Lineare Algebra

Author : Gilbert Strang
ISBN : 9783642556319
Genre : Mathematics
File Size : 26. 83 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 616
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Diese Einführung in die lineare Algebra bietet einen sehr anschaulichen Zugang zum Thema. Die englische Originalausgabe wurde rasch zum Standardwerk in den Anfängerkursen des Massachusetts Institute of Technology sowie in vielen anderen nordamerikanischen Universitäten. Auch hierzulande ist dieses Buch als Grundstudiumsvorlesung für alle Studenten hervorragend lesbar. Darüber hinaus gibt es neue Impulse in der Mathematikausbildung und folgt dem Trend hin zu Anwendungen und Interdisziplinarität. Inhaltlich umfasst das Werk die Grundkenntnisse und die wichtigsten Anwendungen der linearen Algebra und eignet sich hervorragend für Studierende der Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Mathematik und Informatik, die einen modernen Zugang zum Einsatz der linearen Algebra suchen. Ganz klar liegt hierbei der Schwerpunkt auf den Anwendungen, ohne dabei die mathematische Strenge zu vernachlässigen. Im Buch wird die jeweils zugrundeliegende Theorie mit zahlreichen Beispielen aus der Elektrotechnik, der Informatik, der Physik, Biologie und den Wirtschaftswissenschaften direkt verknüpft. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen runden das Werk ab.

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