Deep Learning

Was ist der Stochastic Gradient Descent?

Erklärung des Stochastic Gradient Descents im Vergleich zum herkömmlichen Gradientenverfahrens.

Entdecken Sie die Softmax-Funktion im Machine Learning: Implementierung in Python (NumPy, TensorFlow), probabilistische Klassifizierung.

Lernen Sie, wie Sie den MinMax Scaler in Python für die Skalierung von Merkmalen verwenden und welche Vor- und Nachteile dies hat.

Erfahren Sie, wie Sie die Leistung neuronaler Netze mit der Aktivierungsfunktion ReLU verbessern können.

Lernen Sie die Dropout Layer in neuronalen Netzen kennen, die zur Regularisierung und zur Vermeidung von Überanpassung eingesetzt wird.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von ResNet: eine Deep Learning-Architektur für neuronale Netze zur Bilderkennung.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit der Batch-Normalisierung im Machine Learning. Erfahren Sie, wie die Technik die Modellleistung verbessert.

Entdecken Sie die Welt der Algorithmen: Erfahren Sie mehr über Algorithmus-Typen, deren Anwendungen und Eigenschaften.

Entfesseln Sie die Leistungsfähigkeit von Perceptron-Algorithmen. Verstehen Sie seine Rolle im maschinellen Lernen und in der Mustererkennung.

Verhindern Sie Overfitting von Machine Learning Modellen mit effektiven Techniken zur Verbesserung der Generalisierung und der Modellleistung.