Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb k?rzester Zeit einen soliden ?berblick ?ber neuronale Netze. Nach der Lekt?re dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsf?higen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die M?glichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.
Der Start das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.
Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die F?cher Mathematik, Statistik und Data Science. Seit ?ber 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten f?r Unternehmen. Die vielf?ltigen Nutzungsm?glichkeiten sowie die Leistungsf?higkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits w?hrend seines Studiums. Daniel Sonnet gr?ndete zwei datengetriebene Unternehmen und ber?t Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb k?rzester Zeit einen soliden ?berblick ?ber neuronale Netze. Nach der Lekt?re dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsf?higen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die M?glichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema l3<
![Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning [Paperback]](/itemImage/2/3/2/3/2_4884925.jpg "Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning [Paperback]")