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Produkte zum Begriff Learning:


  • Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
    Ekman, Magnus: Learning Deep Learning

    Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >

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  • Easy Learning
    Easy Learning

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  • Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?

    Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.

  • Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

    Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.

  • Was findet ihr an der Reformation bemerkenswert?

    Die Reformation war eine bedeutende Bewegung, die das religiöse und kulturelle Leben in Europa nachhaltig verändert hat. Sie führte zur Spaltung der christlichen Kirche und zur Entstehung neuer Konfessionen. Zudem legte sie den Grundstein für die Entwicklung von Demokratie, Religionsfreiheit und individuellem Glauben. Die Reformation hatte auch einen großen Einfluss auf die Bildung und die Verbreitung von Wissen durch die Übersetzung der Bibel in die Volkssprachen.

  • Warum klingt "merkwürdig" wesentlich negativer als "bemerkenswert"?

    "Merkwürdig" klingt negativer als "bemerkenswert", weil es oft mit etwas Seltsamem, Unbekanntem oder Unerklärlichem in Verbindung gebracht wird. Es hat eine leicht negative Konnotation, während "bemerkenswert" eher positiv ist und auf etwas Aufregendes oder Beeindruckendes hinweist. Die unterschiedliche Wahrnehmung der Wörter hängt auch mit den individuellen Assoziationen und Erfahrungen der Menschen zusammen.

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  • Was macht diese historische Persönlichkeit so bemerkenswert?

    Diese historische Persönlichkeit war eine bedeutende politische Führerin, die maßgeblich zur Unabhängigkeit ihres Landes beigetragen hat. Sie setzte sich für Gleichberechtigung und soziale Gerechtigkeit ein und inspirierte Millionen von Menschen weltweit. Ihr Vermächtnis lebt bis heute in Form von Denkmälern, Gedenktagen und politischen Idealen fort.

  • Was macht diese Person oder Sache bemerkenswert?

    Diese Person ist bemerkenswert, weil sie eine herausragende Fähigkeit zur Problemlösung besitzt und stets innovative Lösungen findet. Zudem zeichnet sie sich durch ihre außergewöhnliche Kreativität und ihr Engagement für soziale Projekte aus. Ihr unermüdlicher Einsatz und ihre positive Ausstrahlung machen sie zu einer inspirierenden Persönlichkeit.

  • Was ist Python Machine Learning?

    Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.

  • Nach 1989, welche lyrischen Werke sind besonders bemerkenswert?

    Nach 1989 sind viele bemerkenswerte lyrische Werke entstanden. Einige herausragende Beispiele sind "Die gestundete Zeit" von Ingeborg Bachmann, "Die Niemandsrose" von Paul Celan und "Die Erfindung der Poesie" von Herta Müller. Diese Werke zeichnen sich durch ihre sprachliche Intensität, ihre politische und gesellschaftliche Relevanz und ihre künstlerische Innovation aus.

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