Neuronale Netze Selbst Programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Size: 45.63 MB
Format: PDF, Docs
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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.

Machine Learning

Author: Robert Wilson
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781547274819
Size: 27.96 MB
Format: PDF, ePub
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With the rise of different technologies in the Hi-tech world, Machine learning is becoming a hot topic, which everyone wants to learn about. Machine learning is a type of artificial intelligence program that you can use to give your computer the ability to learn without being completely programmed. Using algorithms that iteratively learn from data, machine learning allows computers to find hidden insights without being explicitly programmed where to look. Machine learning focuses deeply on developing computer programs that can change when exposed to new data. In addition to that, ML studies the construction of algorithms and how to make predictions on data. The topics covered in this book are: An introduction to Machine Learning Understanding Machine Learning How to use Machine Learning with you Data Analyzing needs Machine Learning examples Tips and tricks to teach your computer how to use Machine Learning Artificial Intelligence An overview of decision trees and random forests Supervised and Unsupervised learning Reinforcement Learning How to work with Clustering Algorithms Data Mining Machine learning techniques Data science How to use decision tree with Machine Learning And much, much more! Download this guide today and I guarantee you'll learn a lot from it.

Neural Information Processing

Author: Long Cheng
Publisher: Springer
ISBN: 3030042219
Size: 60.45 MB
Format: PDF, Kindle
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The seven-volume set of LNCS 11301-11307 constitutes the proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2018, held in Siem Reap, Cambodia, in December 2018. The 401 full papers presented were carefully reviewed and selected from 575 submissions. The papers address the emerging topics of theoretical research, empirical studies, and applications of neural information processing techniques across different domains. The 5th volume, LNCS 11305, is organized in topical sections on prediction; pattern recognition; and word, text and document processing.

Harnessing The Internet Of Everything Ioe For Accelerated Innovation Opportunities

Author: Cardoso, Pedro J.S.
Publisher: IGI Global
ISBN: 152257333X
Size: 77.84 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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As innovators continue to explore and create new developments within the fields of artificial intelligence and computer science, subfields such as machine learning and the internet of things (IoT) have emerged. Now, the internet of everything (IoE), foreseen as a cohesive and intelligent connection of people, processes, data, and things, is theorized to make internet connections more valuable by converting information into wise actions that create unprecedented capabilities, richer experiences, and economic opportunities to all players in the market. Harnessing the Internet of Everything (IoE) for Accelerated Innovation Opportunities discusses the theoretical, design, evaluation, implementation, and use of innovative technologies within the fields of IoE, machine learning, and IoT. Featuring research on topics such as low-power electronics, mobile technology, and artificial intelligence, this book is ideally designed for computer engineers, software developers, investigators, advanced-level students, professors, and professionals seeking coverage on the various contemporary theories, technologies, and tools in IoE engineering.

Machine Learning For Beginners Guide Algorithms Supervised Unsupervsied Learning Decision Tree Random Forest Introduction

Author: Tristan Luminous
Publisher: William Sullivan
ISBN: 1386533025
Size: 63.64 MB
Format: PDF, Mobi
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200+ pages of valuable content! Machines can LEARN?!?! Machine learning occurs primarily through the use of " algorithms" and other elaborate procedures. Whether you're a novice, intermediate or expert this book will teach you all the ins, outs and everything you need to know about machine learning. Note: Bonus chapters included inside! Instead of spending hundreds or even thousands of dollars on courses/materials why not read this book instead? Its a worthwhile read and the most valuable investment you. Whether you're a novice, intermediate or expert this book will teach you all the ins, outs and everything you need to know about machine learning. Note: Bonus chapters included inside! What You'll Learn Supervised Learning -Unsupervised Learning - Reinforced Learning -Algorithms -Decision Tree -Random Forest -Neural Networks -Python -Deep Learning This is the most comprehensive and easy to read step by step guide in machine learning that exists. Learn from one of the most reliable programmers alive and expert in the field. You do not want to miss out on this incredible offer!

Data Mining

Author: Ian H. Witten
Publisher:
ISBN: 9783446215337
Size: 73.34 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Introduction To Machine Learning With Python

Author: Andreas C. Müller
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1449369898
Size: 75.34 MB
Format: PDF, ePub
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Machine learning has become an integral part of many commercial applications and research projects, but this field is not exclusive to large companies with extensive research teams. If you use Python, even as a beginner, this book will teach you practical ways to build your own machine learning solutions. With all the data available today, machine learning applications are limited only by your imagination. You’ll learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the scikit-learn library. Authors Andreas Müller and Sarah Guido focus on the practical aspects of using machine learning algorithms, rather than the math behind them. Familiarity with the NumPy and matplotlib libraries will help you get even more from this book. With this book, you’ll learn: Fundamental concepts and applications of machine learning Advantages and shortcomings of widely used machine learning algorithms How to represent data processed by machine learning, including which data aspects to focus on Advanced methods for model evaluation and parameter tuning The concept of pipelines for chaining models and encapsulating your workflow Methods for working with text data, including text-specific processing techniques Suggestions for improving your machine learning and data science skills

Data Science F R Dummies

Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Size: 74.17 MB
Format: PDF
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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Menschheit 2 0

Author: Ray Kurzweil
Publisher: Lola Books
ISBN: 3944203135
Size: 12.63 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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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.