Neuronale Netze kompakt
Vom Perceptron zum Deep Learning
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...
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Produktinformationen zu „Neuronale Netze kompakt “
Klappentext zu „Neuronale Netze kompakt “
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.
Inhaltsverzeichnis zu „Neuronale Netze kompakt “
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.Autoren-Porträt von Daniel Sonnet
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 Studium. Daniel Sonnet gründete zwei daten-getriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens.
Bibliographische Angaben
- Autor: Daniel Sonnet
- 2022, 1. Aufl. 2022, VI, 146 Seiten, 50 farbige Abbildungen, 25 Abbildungen, Maße: 12,7 x 20,3 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3658290803
- ISBN-13: 9783658290801
- Erscheinungsdatum: 01.08.2022
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