Praxiseinstieg Deep Learning: mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Heidelberg
O'Reilly
2018
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INHALT
VORWORT
.
IX
1 E
INFUEHRUNG.
1
WOZU DEEP
LEARNING?.
1
ZIELGRUPPE.
2
STRUKTUR DES
BUCHS.
3
WEITERFUEHRENDE Q U E LLE N
.
4
TYPOGRAFISCHE
KONVENTIONEN.
5
QUELLCODE UND BEISPIELE
.
5
DANKSAGUNG.
6
2 WAS IST DEEP L EARN IN G ?
.
7
KURZE GESCHICHTE DER KUENSTLICHEN NEURONALEN N E TZ E
.
7
WIE LERNEN (KUENSTLICHE) NEURONALE NETZE?
.
9
MODELLE UND
TRAININGSEINHEITEN.
11
MEHRSCHICHTSYSTEME
.
16
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS.
17
GPUS UND
PARALLELISIERUNG.
20
LERNMETHODEN DES DEEP LEARNING
.
22
UEBERWACHTES
LERNEN.
23
UNUEBERWACHTES
LERNEN.
31
BESTAERKTES L ERNEN
.
32
TEILUEBERWACHTES L
ERNEN.
33
AKTIVES L ERN EN
.
34
3 WOZU WIRD DEEP LEARNING V ERW ENDET?
.
35
DEEP LEARNING BEI GOOGLE
.
36
TENSORFLOW
.
36
ALPHAGO.
37
GOOGLE P
HOTO.
38
GOOGLE T RANSLATE. 39
GOOGLE CLOUD M L
.
40
GOOGLE A UTOD RAW
.
40
GOOGLE SELF-DRIVING C A R
.
41
DEEP LEARNING BEI
FACEBOOK.
41
DEEP LEARNING BEI IB M
.
43
DEEP LEARNING BEI MICROSOFT
. 44
DEEP LEARNING BEI BAIDU
.
45
DEEP LEARNING BEI APPLE
.
46
DEEP LEARNING BEI AM AZON
.
47
AMAZON WEB SERVICES
.
48
POLLY.
49
REKOGNOTION.
50
L
EX.
51
4 WERKZEUGE FUER DEEP L
EARNING. 53
PYTHON FUER DIE
PRAXIS.
54
DOCKER-INSTALLATION.
55
DOCKER UNTER M ACO S
.
56
DOCKER UNTER W INDOW
S. 57
DOCKER UNTER L IN U X
.
60
DOCKER-CONTAINER ZUM B
UCH. 61
JUPYTER
NOTEBOOK.
63
BEISPIELDATEN.
68
IM
AGENET.
69
OXFORD FLOWERS DATASET. 70
M
NIST-DATENBANK.
70
WEB
SCRAPING.
71
WEITERE D ATENQUELLEN
.
74
5 ZWEI DEEP-LEARNING-FRAMEWORKS
.
77
EINFUEHRUNG IN GAFFE
.
78
BLOBS.
80
W
ORKSPACES.
81
OPERATOREN.
81
N E TS
.
84
BILDDATEN.
87
DEEP LEARNING MIT GAFFE UND C AFFE2
.
88
EINFUERUNG IN
TENSORFLOW.
97
TENSOREN.
99
KONSTANTEN UND V
ARIABLEN.
100
SEQUENZEN UND
ZUFALLSWERTE.
102
CHECKPOINTS.
104
GRAPHEN UND
TENSORBOARD.
105
PLACEHOLDER UND
EINGABEDATEN.
106
BILDDATEN
.
.
109
NAMEN UND
SCOPES.
113
KUENSTLICHE NEURONALE NETZE MIT
TENSORFLOW. 113
DEEP LEARNING MIT
TENSORFLOW. 118
6
DEEP-LEARNING-ANWENDUNGEN.
125
HANDSCHRIFTERKENNUNG.
125
KUNST MIT DEEP
LEARNING.
140
BILDERKENNUNG UND KLASSIFIZIERUNG
.
. 147
D EEPDREAM
ING.
153
DEEP DREAMING IN DER C LO U D
. 163
PROGNOSEN VON ZEITREIHEN. 167
7 DEEP LEARNING UND BIG DATA
. 175
TENSORFLOW
VERTEILEN.
177
CAFFE2
VERTEILEN.
178
SPARK UND DEEP LEARNING
.
179
TENSORFRAMES.
180
INTELS
BIGDL.
181
SPARKNET.
183
CAFFEONSPARK.
184
T
ENSORFLOWONSPARK.
186
DEEP LEARNING UND DIE
AMAZON-CLOUD. 188
GOOGLES CLOUD PLATFORM
.
189
8 DEEP LEARNING P RO D U K TIV
. 191
MODELLGUETE
BEWERTEN.
192
TRAININGSDATEN UND T
ESTDATEN. 192
KONFUSIONSMATRIX.
194
MITTLERE QUADRATISCHE
ABWEICHUNG. 194
MITTLERE ABSOLUTE
ABWEICHUNG. 195
R2
.
195
B
IAS.
195
UNDERFITTING UND
OVERFITTING.
196
MODELLE
EINFRIEREN.
196
MODELLE NU TZEN
.
197
ENTWICKLUNGSPIPELINE
.
.
. 198
LAUFZEITUMGEBUNGEN.
200
TENSORFLOW
SERVING.
200
AWS
LAMBDA.
203
ANHANG: ARBEITEN MIT DEM
DOCKER-CONTAINER. 207
IN D E X
.
209 |
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