Neural Networks

Was ist PyTorch?

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von PyTorch für Deep Learning. Lernen Sie, wie man mit dem Python-Framework neuronale Netze trainiert.

Beherrschen Sie Deep Learning mit Keras. Entdecken Sie, wie Sie mit dieser Python-Bibliothek neuronale Netze trainieren können.

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.