Machine Learning und KI kompakt
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Machine Learning und KI kompakt

Zentrale Konzepte verstehen und anwenden

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Machine Learning und KI kompakt

Zentrale Konzepte verstehen und anwenden

Über dieses Buch

Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing

  • Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen
  • Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen
  • Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub

 

Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen? ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung.

Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt – wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele.

Aus dem Inhalt:

  • Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze
  • Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs)
  • Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen
  • Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten
  • Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen
  • Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Häufig gestellte Fragen

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Information

Jahr
2025
eBook-ISBN:
9783988902153
Auflage
1

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Vorwort
  6. Danksagungen
  7. Einleitung
  8. Teil I Neuronale Netze und Deep Learning
  9. Teil II Computer Vision
  10. Teil III Natural Language Processing
  11. Teil IV Produktion und Deployment
  12. Teil V Vorhersageperformance und Modellevaluierung
  13. Nachwort
  14. Lösungen zu den Übungen
  15. Fußnoten
  16. Index