Verfügbarkeit: Machine Learning für Softwareentwickler

Machine Learning für Softwareentwickler: von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Perrotta, Paolo 1969- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Heidelberg dpunkt.verlag 2020
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagworte:	Python > Programmiersprache Maschinelles Lernen Neuronales Netz Deep learning
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	xvi, 379 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783864907876 386490787X

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adam_text	INHALT DANKSAGUNG ............................................................................................................ XV WIE UM ALLES IN DER WELT IST SO ETWAS MOEGLICH? ................................................... 1 UEBER DIESES BUCH ....................................................................................................... 2 BEVOR WIR BEGINNEN ................................................................................................... 3 TEIL 1 VON NULL AUF BILDERKENNUNG 7 1 EINFUEHRUNG IN MACHINE LEARNING ........................................................................9 PROGRAMMIERUNG UND MACHINE LEARNING IM VERGLEICH ........................................ 10 UEBERWACHTES LERNEN ................................................................................................. 12 DIE MATHEMATIK HINTER DEM ZAUBERTRICK ............................................................. 14 DAS SYSTEM EINRICHTEN ............................................................................................ 18 2 IHR ERSTES ML-PROGRAMM .................................................................................... 21 DIE AUFGABENSTELLUNG .............................................................................................. 22 PIZZAVORHERSAGE MIT UEBERWACHTEM LERNEN .................................................. 22 ZUSAMMENHAENGE IN DEN DATEN ERKENNEN ....................................................23 EINE LINEARE REGRESSION PROGRAMMIEREN ...............................................................25 DAS MODELL DEFINIEREN ................................................................................... 26 EINE VORHERSAGE TREFFEN .................................................................................28 DAS TRAINING IMPLEMENTIEREN ........................................................................ 29 LOS GEHT * S! ....................................................................................................... 33 BIAS HINZUFUEGEN .......................................................................................................34 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................................. 37 PRAKTISCHE UEBUNG: DIE LERNRATE OPTIMIEREN ......................................................... 39 VI INHALT 3 AM GRADIENTEN ENTLANG .................................................................................... 41 UNSER ALGORITHMUS BRINGT ES NICHT ........................................................................ 42 DAS GRADIENTENVERFAHREN ........................................................................................43 EIN WENIG MATHEMATIK ................................................................................... 45 ABWAERTS ............................................................................................................ 46 DIE DRITTE DIMENSION ......................................................................................48 PARTIELLE ABLEITUNG .......................................................................................... 49 DIE PROBE AUFS EXEMPEL ................................................................................. 51 PROBLEME BEIM GRADIENTENVERFAHREN ........................................................... 53 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................................55 PRAKTISCHE UEBUNG: UEBER DAS ZIEL HINAUS ................................................................56 4 HYPERRAEUME ......................................................................................................... 57 NOCH MEHR DIMENSIONEN ........................................................................................ 58 MATRIZENRECHNUNG ................................................................................................... 61 MATRIZEN MULTIPLIZIEREN ................................................................................. 61 MATRIZEN TRANSPONIEREN ................................................................................. 65 DAS ML-PROGRAMM ERWEITERN ............................................................................... 65 DIE DATEN AUFBEREITEN ....................................................................................66 DIE VORHERSAGEFUNKTION ANPASSEN ................................................................ 68 DIE VERLUSTFUNKTION ANPASSEN ......................................................................... 70 DIE GRADIENTENFUNKTION ANPASSEN ................................................................ 71 DER CODE IM GANZEN ...................................................................................... 71 BYE-BYE, BIAS! ............................................................................................................ 73 EIN LETZTER TESTLAUF ................................................................................................... 74 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................... 75 PRAKTISCHE UEBUNG: STATISTIK IN DER PRAXIS ............................................................. 75 5 EIN BINAERER KLASSIFIZIERER ...................................................................................77 GRENZEN DER LINEAREN REGRESSION ........................................................................... 78 INVASION DER SIGMOIDEN .......................................................................................... 81 KONFIDENZ ....................................................................................................... 82 GLAETTEN .............................................................................................................. 84 DEN GRADIENTEN ANPASSEN ............................................................................. 86 WAS IST MIT DER MODELLFUNKTION GESCHEHEN? ................................................87 INHALT VII KLASSIFIZIERUNG IN AKTION ........................................................................................ 89 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................... 91 PRAKTISCHE UEBUNG: GEWICHTIGE ENTSCHEIDUNGEN .................................................. 92 6 EINE AUFGABE AUS DER PRAXIS ............................................................................. 93 DIE DATEN .................................................................................................................. 94 MNIST ............................................................................................................94 TRAININGS- UND TESTDATENSATZ ........................................................................96 UNSERE EIGENE MNIST-BIBLIOTHEK ........................................................................... 97 DIE EINGABEMATRIZEN VORBEREITEN .................................................................. 97 DIE DATEN AUFBEREITEN .................................................................................100 ANWENDUNG IN DER PRAXIS ......................................................................................102 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................................104 PRAKTISCHE UEBUNG: KNIFFLIGE ZIFFERN ....................................................................104 7 DIE GROSSE HERAUSFORDERUNG ...........................................................................105 VON ZWEI ZU MEHR KLASSEN ................................................................................... 105 1 -AUS-N-CODIERUNG ........................................................................................ 107 1 -AUS-N-CODIERUNG IN AKTION ......................................................................109 DIE ANTWORTEN DES KLASSIFIZIEREN DECODIEREN ............................................109 MEHR GEWICHTE ............................................................................................110 DIE MATRIXDIMENSIONEN UEBERPRUEFEN ........................................................... 111 DER AUGENBLICK DER WAHRHEIT ...............................................................................112 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................. 115 PRAKTISCHE UEBUNG: MINENSUCHER ........................................................................... 115 8 DAS PERZEPTRON ................................................................................................. 119 GESTATTEN, DAS PERZEPTRON! ...................................................................................119 PERZEPTRONE KOMBINIEREN ...................................................................................... 121 DIE GRENZEN VON PERZEPTRONEN .............................................................................122 LINEAR SEPARIERBARE DATEN ........................................................................... 123 NICHT LINEAR SEPARIERBARE DATEN .................................................................. 125 DIE GESCHICHTE DES PERZEPTRONS ...........................................................................126 DER ENTSCHEIDENDE SCHLAG ............................................................................. 127 NACH WEHEN ................................................................................................... 128 VIII INHALT TEIL 2 NEURONALE NETZE 129 9 DAS NETZ ENTWERFEN .......................................................................................... 131 EIN NEURONALES NETZ AUS PERZEPTRONEN ZUSAMMENSTELLEN .................................132 PERZEPTRONE VERKETTEN .................................................................................. 133 WIE VIELE KNOTEN? ........................................................................................136 DIE SOFTMAX-FUNKTION .......................................................................................... 137 DER ENTWURF ............................................................................................................139 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................................140 PRAKTISCHE UEBUNG: AUF EIGENE FAUST .................................................................... 141 10 DAS NETZ ERSTELLEN ..........................................................................................143 DIE FORWARD-PROPAGATION PROGRAMMIEREN .........................................................144 DIE SOFTMAX-FUNKTION SCHREIBEN ................................................................ 145 DIE 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ANWENDEN .................................................................................160 AUF KURS BLEIBEN .......................................................................................... 161 DEN GRADIENTEN VON W 2 BERECHNEN ..............................................................162 DEN GRADIENTEN VON W 1 BERECHNEN .............................................................. 163 DIE FUNKTION BACK() ERSTELLEN ......................................................................165 DIE GEWICHTE INITIALISIEREN ....................................................................................166 GEFAEHRLICHE SYMMETRIE .................................................................................166 TOTE NEURONEN ............................................................................................... 167 KORREKTE GEWICHTSINITIALISIERUNG ................................................................169 DAS FERTIGE NEURONALE NETZ 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.................................................................................................184 PRAKTISCHE UEBUNG: ALBTRAUMDATEN ...................................................................... 185 13 DAS MINI-BATCH-VERFAHREN ............................................................................. 187 DER LERNVORGANG GRAFISCH DARGESTELLT .................................................................. 188 BATCH FUER BATCH .....................................................................................................190 BATCHES ERSTELLEN ............................................................................................ 191 TRAINING MIT BATCHES .................................................................................... 193 WAS GESCHIEHT BEI VERSCHIEDENEN BATCHGROESSEN? ................................................194 EIN ZICKZACKPFAD .......................................................................................... 195 GROSSE UND KLEINE BATCHES ........................ 197 VOR- UND NACHTEILE VON BATCHES .................................................................. 198 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................................199 PRAKTISCHE UEBUNG: DAS KLEINSTE BATCH ................................................................ 199 14 DIE KUNST DES TESTENS .................................................................................... 201 DIE GEFAHR DER UEBERANPASSUNG ..........................................................................201 DAS PROBLEM MIT DEM TESTDATENSATZ .................................................................... 204 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................ 206 PRAKTISCHE UEBUNG: UEBERLEGUNGEN ZUM TESTEN .................................................... 207 15 ENTWICKLUNG .................................................................................................... 209 DATEN AUFBEREITEN .................................................................................................. 210 DEN WERTEBEREICH DER EINGABEVARIABLEN PRUEFEN ........................................ 211 EINGABEVARIABLEN STANDARDISIEREN ............................................................... 211 STANDARDISIERUNG IN DER PRAXIS .................................................................... 213 DIE HYPERPARAMETER ANPASSEN ............................................................................ 214 DIE ANZAHL DER EPOCHEN FESTLEGEN ............................................................. 215 DIE ANZAHL DER VERDECKTEN KNOTEN EINSTELLEN ............................................ 215 DIE LERNRATE EINSTELLEN ................................................................................. 218 DIE BATCHGROESSE FESTLEGEN ............................................................................221 XII INHALT ANHANG 323 A GRUNDLAGEN VON PYTHON 323 WIE SIEHT PYTHON-CODE AUS? 326 DYNAMISCHE TYPISIERUNG 327 EINRUECKUNGEN 327 DIE BAUSTEINE VON PYTHON 328 DATENTYPEN UND OPERATOREN 329 DATENSTRUKTUREN 330 STRINGS 331 SCHLEIFEN 332 FUNKTIONEN DEFINIEREN UND AUFRUFEN 333 SCHLUESSELWORTARGUMENTE 334 STANDARDARGUMENTE 335 MODULE UND PAKETE 335 MODULE DEFINIEREN UND IMPORTIEREN 335 DAS MAIN -IDIOM 337 PAKETE VERWALTEN 339 OBJEKTE ERSTELLEN UND VERWENDEN 341 DAS WAR * S 342 B WOERTERBUCH DES MACHINE LEARNING 345 STICHWORTVERZEICHNIS 367
adam_txt	INHALT DANKSAGUNG . XV WIE UM ALLES IN DER WELT IST SO ETWAS MOEGLICH? . 1 UEBER DIESES BUCH . 2 BEVOR WIR BEGINNEN . 3 TEIL 1 VON NULL AUF BILDERKENNUNG 7 1 EINFUEHRUNG IN MACHINE LEARNING .9 PROGRAMMIERUNG UND MACHINE LEARNING IM VERGLEICH . 10 UEBERWACHTES LERNEN . 12 DIE MATHEMATIK HINTER DEM ZAUBERTRICK . 14 DAS SYSTEM EINRICHTEN . 18 2 IHR ERSTES ML-PROGRAMM . 21 DIE AUFGABENSTELLUNG . 22 PIZZAVORHERSAGE MIT UEBERWACHTEM LERNEN . 22 ZUSAMMENHAENGE IN DEN DATEN ERKENNEN .23 EINE LINEARE REGRESSION PROGRAMMIEREN .25 DAS MODELL DEFINIEREN . 26 EINE VORHERSAGE TREFFEN .28 DAS TRAINING IMPLEMENTIEREN . 29 LOS GEHT * S! . 33 BIAS HINZUFUEGEN .34 ZUSAMMENFASSUNG . 37 PRAKTISCHE UEBUNG: DIE LERNRATE OPTIMIEREN . 39 VI INHALT 3 AM GRADIENTEN ENTLANG . 41 UNSER ALGORITHMUS BRINGT ES NICHT . 42 DAS GRADIENTENVERFAHREN .43 EIN WENIG MATHEMATIK . 45 ABWAERTS . 46 DIE DRITTE DIMENSION .48 PARTIELLE ABLEITUNG . 49 DIE PROBE AUFS EXEMPEL . 51 PROBLEME BEIM GRADIENTENVERFAHREN . 53 ZUSAMMENFASSUNG .55 PRAKTISCHE UEBUNG: UEBER DAS ZIEL HINAUS .56 4 HYPERRAEUME . 57 NOCH MEHR DIMENSIONEN . 58 MATRIZENRECHNUNG . 61 MATRIZEN MULTIPLIZIEREN . 61 MATRIZEN TRANSPONIEREN . 65 DAS ML-PROGRAMM ERWEITERN . 65 DIE DATEN AUFBEREITEN .66 DIE VORHERSAGEFUNKTION ANPASSEN . 68 DIE VERLUSTFUNKTION ANPASSEN . 70 DIE GRADIENTENFUNKTION ANPASSEN . 71 DER CODE IM GANZEN . 71 BYE-BYE, BIAS! . 73 EIN LETZTER TESTLAUF . 74 ZUSAMMENFASSUNG . 75 PRAKTISCHE UEBUNG: STATISTIK IN DER PRAXIS . 75 5 EIN BINAERER KLASSIFIZIERER .77 GRENZEN DER LINEAREN REGRESSION . 78 INVASION DER SIGMOIDEN . 81 KONFIDENZ . 82 GLAETTEN . 84 DEN GRADIENTEN ANPASSEN . 86 WAS IST MIT DER MODELLFUNKTION GESCHEHEN? .87 INHALT VII KLASSIFIZIERUNG IN AKTION . 89 ZUSAMMENFASSUNG . 91 PRAKTISCHE UEBUNG: GEWICHTIGE ENTSCHEIDUNGEN . 92 6 EINE AUFGABE AUS DER PRAXIS . 93 DIE DATEN . 94 MNIST .94 TRAININGS- UND TESTDATENSATZ .96 UNSERE EIGENE MNIST-BIBLIOTHEK . 97 DIE EINGABEMATRIZEN VORBEREITEN . 97 DIE DATEN AUFBEREITEN .100 ANWENDUNG IN DER PRAXIS .102 ZUSAMMENFASSUNG .104 PRAKTISCHE UEBUNG: KNIFFLIGE ZIFFERN .104 7 DIE GROSSE HERAUSFORDERUNG .105 VON ZWEI ZU MEHR KLASSEN . 105 1 -AUS-N-CODIERUNG . 107 1 -AUS-N-CODIERUNG IN AKTION .109 DIE ANTWORTEN DES KLASSIFIZIEREN DECODIEREN .109 MEHR GEWICHTE .110 DIE MATRIXDIMENSIONEN UEBERPRUEFEN . 111 DER AUGENBLICK DER WAHRHEIT .112 ZUSAMMENFASSUNG . 115 PRAKTISCHE UEBUNG: MINENSUCHER . 115 8 DAS PERZEPTRON . 119 GESTATTEN, DAS PERZEPTRON! .119 PERZEPTRONE KOMBINIEREN . 121 DIE GRENZEN VON PERZEPTRONEN .122 LINEAR SEPARIERBARE DATEN . 123 NICHT LINEAR SEPARIERBARE DATEN . 125 DIE GESCHICHTE DES PERZEPTRONS .126 DER ENTSCHEIDENDE SCHLAG . 127 NACH WEHEN . 128 VIII INHALT TEIL 2 NEURONALE NETZE 129 9 DAS NETZ ENTWERFEN . 131 EIN NEURONALES NETZ AUS PERZEPTRONEN ZUSAMMENSTELLEN .132 PERZEPTRONE VERKETTEN . 133 WIE VIELE KNOTEN? .136 DIE SOFTMAX-FUNKTION . 137 DER ENTWURF .139 ZUSAMMENFASSUNG .140 PRAKTISCHE UEBUNG: AUF EIGENE FAUST . 141 10 DAS NETZ ERSTELLEN .143 DIE FORWARD-PROPAGATION PROGRAMMIEREN .144 DIE SOFTMAX-FUNKTION SCHREIBEN . 145 DIE KLASSIFIZIERUNGSFUNKTIONEN SCHREIBEN . 148 KREUZENTROPIE . 148 ZUSAMMENFASSUNG .150 PRAKTISCHE UEBUNG: TEST DURCH ZEITREISE . 151 11 DAS NETZ TRAINIEREN . 153 WOZU BACKPROPAGATION? .154 VON DER KETTENREGEL ZUR BACKPROPAGATION . 155 DIE KETTENREGEL IN EINEM EINFACHEN NETZ . 155 ES WIRD KOMPLIZIERTER . 157 BACKPROPAGATION ANWENDEN .160 AUF KURS BLEIBEN . 161 DEN GRADIENTEN VON W 2 BERECHNEN .162 DEN GRADIENTEN VON W 1 BERECHNEN . 163 DIE FUNKTION BACK() ERSTELLEN .165 DIE GEWICHTE INITIALISIEREN .166 GEFAEHRLICHE SYMMETRIE .166 TOTE NEURONEN . 167 KORREKTE GEWICHTSINITIALISIERUNG .169 DAS FERTIGE NEURONALE NETZ .170 ZUSAMMENFASSUNG . 173 PRAKTISCHE UEBUNG: FEHLSTART . 173 INHALT IX 12 FUNKTIONSWEISE VON KLASSIFIZIERERN .175 EINE ENTSCHEIDUNGSGRENZE EINZEICHNEN . 175 HEIMSPIEL FUER DAS PERZEPTRON . 177 KLASSIFIZIERUNG VERSTEHEN . 178 EINE GERADE REICHT NICHT AUS . 181 DIE ENTSCHEIDUNGSGRENZE KRUEMMEN .182 ZUSAMMENFASSUNG .184 PRAKTISCHE UEBUNG: ALBTRAUMDATEN . 185 13 DAS MINI-BATCH-VERFAHREN . 187 DER LERNVORGANG GRAFISCH DARGESTELLT . 188 BATCH FUER BATCH .190 BATCHES ERSTELLEN . 191 TRAINING MIT BATCHES . 193 WAS GESCHIEHT BEI VERSCHIEDENEN BATCHGROESSEN? .194 EIN ZICKZACKPFAD . 195 GROSSE UND KLEINE BATCHES . 197 VOR- UND NACHTEILE VON BATCHES . 198 ZUSAMMENFASSUNG .199 PRAKTISCHE UEBUNG: DAS KLEINSTE BATCH . 199 14 DIE KUNST DES TESTENS . 201 DIE GEFAHR DER UEBERANPASSUNG .201 DAS PROBLEM MIT DEM TESTDATENSATZ . 204 ZUSAMMENFASSUNG . 206 PRAKTISCHE UEBUNG: UEBERLEGUNGEN ZUM TESTEN . 207 15 ENTWICKLUNG . 209 DATEN AUFBEREITEN . 210 DEN WERTEBEREICH DER EINGABEVARIABLEN PRUEFEN . 211 EINGABEVARIABLEN STANDARDISIEREN . 211 STANDARDISIERUNG IN DER PRAXIS . 213 DIE HYPERPARAMETER ANPASSEN . 214 DIE ANZAHL DER EPOCHEN FESTLEGEN . 215 DIE ANZAHL DER VERDECKTEN KNOTEN EINSTELLEN . 215 DIE LERNRATE EINSTELLEN . 218 DIE BATCHGROESSE FESTLEGEN .221 XII INHALT ANHANG 323 A GRUNDLAGEN VON PYTHON 323 WIE SIEHT PYTHON-CODE AUS? 326 DYNAMISCHE TYPISIERUNG 327 EINRUECKUNGEN 327 DIE BAUSTEINE VON PYTHON 328 DATENTYPEN UND OPERATOREN 329 DATENSTRUKTUREN 330 STRINGS 331 SCHLEIFEN 332 FUNKTIONEN DEFINIEREN UND AUFRUFEN 333 SCHLUESSELWORTARGUMENTE 334 STANDARDARGUMENTE 335 MODULE UND PAKETE 335 MODULE DEFINIEREN UND IMPORTIEREN 335 DAS MAIN -IDIOM 337 PAKETE VERWALTEN 339 OBJEKTE ERSTELLEN UND VERWENDEN 341 DAS WAR * S 342 B WOERTERBUCH DES MACHINE LEARNING 345 STICHWORTVERZEICHNIS 367
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Signatur:	2000 ST 302 P461
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