Kostenfreier Download , by Aurélien Géron

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Produktinformation

Format: Kindle Ausgabe

Dateigröße: 16384 KB

Seitenzahl der Print-Ausgabe: 579 Seiten

Verlag: O'Reilly (5. Januar 2018)

Verkauf durch: Amazon Media EU S.Ã r.l.

Sprache: Deutsch

ASIN: B078TKWJXT

Text-to-Speech (Vorlesemodus):

Aktiviert

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var $ttsPopover = $('#ttsPop');

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"position": "triggerBottom",

"width": "256",

"popoverLabel": "Text-zu-Sprache Popover",

"closeButtonLabel": "Text-zu-Sprache Popover schließen",

"content": '

' + "Die Sprachausgabe ist für den Kindle Fire HDX, Kindle Fire HD, Kindle Fire, Amazon Echo, Amazon Tap und Echo Dot verfügbar." + '

'

});

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X-Ray:

Nicht aktiviert

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"closeButton": "false",

"position": "triggerBottom",

"width": "256",

"popoverLabel": "X-Ray Popover ",

"closeButtonLabel": "X-Ray Popover schließen",

"content": '

' + "X-Ray ist auf allen Kindle Touch-, Kindle Paperwhite-, Kindle Fire HD-Geräten sowie auf der neuesten Generation von Kindle Fire verfügbar." + '

',

});

});

Word Wise: Nicht aktiviert

Verbesserter Schriftsatz:

Aktiviert

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var $typesettingPopover = $('#typesettingPopover');

popover.create($typesettingPopover, {

"position": "triggerBottom",

"width": "256",

"content": '

' + "Deutliche Schriftsatzverbesserungen bieten schnelleres Lesen mit weniger Augenbelastung und attraktiven Seiten-Layouts, auch bei größeren Schriftgrößen. >Weitere Informationen" + '

',

"popoverLabel": "Popover für verbesserten Schriftsatz",

"closeButtonLabel": "Popover für verbesserten Schriftsatz schließen"

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Durchschnittliche Kundenbewertung:

4.0 von 5 Sternen

3 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

#62.553 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)

Ich schreibe aktuell meine Bachelorarbeit, in der es unter anderem um Machine- und Deeplearning geht. Vor meiner Arbeit war ich Einsteiger in diesen Themen aber mit der Hilfe davon konnte ich mich sehr schnell arbeiten. Wenn ich keine Ärger mit meinem Prof bekommen würde, würde ich am liebesten nur dieses Buch für meine Arbeit nutzen ;)

An sich ist das Buch sehr gut und führt einen, für mich etwas zu langsam und etwas zu flach, ins Thema ein. Dafür sind die Methoden sehr gut beschrieben und gute Beispiele wurden gewählt. Eigentlich verdient das Buch 5 Sterne, wenn leider nicht auch die Fachbegriffe mit übersetzt worden sind. Das ist für mich extrem störend, da ich sonst die Literatur in englisch lese und kaufe.Somit ist es für mich immer ein Umdenken und übersetzen ins Englische. Was mich aber irritiert ist, dass manchmal doch die englischen Begriffe verwendet werden und dann nicht alles übersetzt wird.So wird "Overfitting" benutzt aber dann "überwachtes Lernen" und "k-nächste-Nachbarn" übersetzt.Für mich ist das Buch eine abslute kaufempfehlung, aber in englischer Sprache. (Habe es in der örtlichen Buchhandlung im Urlaub gekauft, sonst hätte ich es hier in englisch bestellt)

Das Buch erklährt sowohl die Grundlagen des Machine Learnings, als auch die Fortgeschritteneren Techniken der Neuronalen Netze und des Deep Learnings sehr ausführlich und verständlich.Im ersten Teil des Buches werden die Grundlagen für Machine Learning Projekte und die wichtigsten Modelle wie SVMs und Entscheidungsbäume detailiert und mit vielen Grafiken und Beispielen unterstützt erklährt.Auch worauf bei Machine Learning Projekten zu achten ist und wiso die richtige Behandlung der Daten so wichtig ist wird sehr gut und verständlich erklährt (was in vielen anderen Büchern etwas zu kurz kommt).Der gesammte Zweite Teil des Buches widmet sich dann den Neuronalen Netzen und dem Deep Learning.Dabei wird zunächst eine Einführung in Tensorflow gegeben, bevor die Struktur und das Training von Neuronalen Netzen behandelt wird. Die Einführung in Tensorflow ist dabei leider sehr kurz (ca 25 Seiten) und nach dem Kapitel hatte ich kein wirkliches Verständniss des Frameworks erlangt. Ohne viel weitere Einarbeitung in das Framework TensorFlow ist es glaube ich nicht möglich einfach so ein Machine Learning Projekt damit zu entwickeln.Das alle Beispiele die im Buch vorgestellt werden (und noch einige mehr) online frei verfügbar sind, hilft jedoch sehr beim ausprobieren und erlernen der Projekte.Die Anschließenden Kapitel über verschiedene, gängige Verschaltungsweisen von Neuronalen Netzen (wie Convolutional-Networks und Recurrent-Neural-Networks) sind wieder sehr gut gemacht und vermitteln ein wirklich gutes Wissen über die Funktion und den Einsatz dieser Netz-Architekturen.Vor- und Nachteile:+ Sehr ausführliche Einführung in die Grundlagen+ Auch der Umgang mit den Daten wird herforragend beschrieben (was leider in vielen anderen Büchern zu kurz kommt)+ Alle Beispiele sind online auf github verfügbar+ Das Buch ist sehr gut strukturiert und sehr umfangreich- Die Einführung und Nutzung von TensorFlow kaum ausreichend um eigene Projekte realisieren zu können- Leichter zu verwendende Frameworks (wie Keras) werden nicht diskutiertFazit:Insgesammt ist das Buch ein toller und umfassender Einstieg ins Machine Learning. Vorkenntnisse werden kaum vorausgesetzt. Nur wer eigene TensorFlow Projekte erstellen will, sollte sich nach zusätzlichen Quellen umsehen.

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