Machine Learning für Softwareentwickler

Maschinelles Lernen programmieren lernen!

Eine Einführung in das maschinelle Lernen für Entwickler*innen

Ideen, Werkzeuge und Konzepte von supervised Learning, neuronalen Netzen und Deep Learning

Der gesamte Programmcode ist in Python geschrieben

Sie möchten sich mit dem maschinellen Lernen vertraut machen - aber wo beginnen? Selbst für Softwareentwickler*innen und Programmierer*innen ist der Einstieg manchmal nicht einfach. Es muss aber nicht so kompliziert sein: Starten Sie, indem Sie Zeile für Zeile Code schreiben, vom einfachen Machine-Learning- bis hin zum kompletten Deep-Learning-System. Schwierige Themen werden verständlich, wenn Sie sie in Teilprobleme zerlegen, sodass jeder Schritt leicht nachvollziehbar ist.

Der Schwerpunkt des Buchs liegt auf den drei wichtigsten Aspekten des Machine Learning: auf überwachtem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning. Indem Sie bei Null beginnen und den ganzen Weg bis zum Deep Learning gehen, werden Sie ganz allmählich mit der Materie vertraut. Weil Sie dazu den Python-Code selbst schreiben, ohne Bibliotheken, die das eigentliche Geschehen verschleiern, werden Sie besser verstehen, wie die Dinge funktionieren.

Bauen Sie eine Bilderkennungsanwendung mit überwachtem Lernen auf

Wagen Sie einen Blick in die Zukunft mit linearer Regression

Machen Sie sich mit dem Gradientenabstieg vertraut, einem grundlegenden Algorithmus im Machine Learning

Erstellen Sie Perceptrons zur Klassifizierung von Daten

Programmieren Sie neuronale Netze, um komplexere Datensätze zu bewältigen

Trainieren und verfeinern Sie diese Netzwerke mit Backpropagation und Batching

Beseitigen Sie Überanpassung und setzen Sie Faltungsmethoden ein, um Ihr neuronales Netz in ein Deep-Learning-System zu verwandeln.

Verstehen Sie Machine Learning, indem Sie es selbst programmieren!