Machine Learning und KI kompakt
Produktnummer:
1856ef1399b8974cad8367610c3dfbcfa3
Autor: | Raschka, Sebastian |
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Themengebiete: | AI Algorithmen Artificial Intelligence Deep Learning KI Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Natural Language Processing Neuronale Netze Transformers |
Veröffentlichungsdatum: | 30.01.2025 |
EAN: | 9783988890313 |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 262 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Verlag: | dpunkt |
Untertitel: | Zentrale Konzepte verstehen und anwenden |
Produktinformationen "Machine Learning und KI kompakt"
Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language ProcessingSchließt die Lücke zwischen Grundlagen und ProfiwissenEinfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen ThemenMit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHubSie 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 NetzeUnterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs)Verringerung von Überanpassung durch Daten- und ModellmodifikationenKonstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten DatenWählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-ModellenVerstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

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