Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.
Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze
Autorentext
Inhalt
Der Start das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.
Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze
Autorentext
Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studiums. Daniel Sonnet gründete zwei datengetriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens.
Inhalt
Der Start das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.
Titel
Neuronale Netze kompakt
Untertitel
Vom Perceptron zum Deep Learning
Autor
EAN
9783658290818
Format
E-Book (pdf)
Hersteller
Genre
Veröffentlichung
15.07.2022
Digitaler Kopierschutz
Wasserzeichen
Anzahl Seiten
146
Auflage
1. Aufl. 2022
Lesemotiv
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