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Vertiefendes Wissen von Deep Learning uber Computer Vision bis Natural Language Processing- Schlie t die Lucke zwischen Grundlagen und Profiwissen- Einfache, pragnante Erklarungen zu wichtigen und aktuellen Themen- Mit Ubungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfugen bereits uber Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und kunstlicher 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 Schlusselfragen auf und liefert sowohl pragnante als auch einfach verstandliche Erklarungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Uberanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Ubungsaufgaben 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 gro en Sprachmodellen (LLMs)- Verringerung von Uberanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen- Konstruktion von Konfidenzintervallen fur Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten- Wahlen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen- Verstehen von Performancemetriken fur die Verarbeitung naturlicher Sprache
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