Einführung ins Deep Learning

Einführung in Deep Learning mit Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Stell dir vor, du arbeitest bei einer Bank

  • Du sollst vorhersagen, wie viele Transaktionen jeder Kunde nächstes Jahr macht
Einführung in Deep Learning mit Python

Beispiel aus Sicht der linearen Regression

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Beispiel aus Sicht der linearen Regression

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Einführung in Deep Learning mit Python

Wechselwirkungen

  • Neuronale Netze erfassen Wechselwirkungen sehr gut
  • Deep Learning nutzt besonders leistungsfähige neuronale Netze
    • Text
    • Bilder
    • Videos
    • Audio
    • Quellcode
Einführung in Deep Learning mit Python

Kursstruktur

  • Die ersten zwei Kapitel sind konzeptuell
    • Deep-Learning-Modelle bei klassischen Prognoseaufgaben debuggen und tunen
    • Basis für moderne Anwendungen legen
  • Das zahlt sich in Kapitel drei und vier aus
Einführung in Deep Learning mit Python

Deep-Learning-Modelle mit Keras bauen und tunen

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
predictors = np.loadtxt('predictors_data.csv', delimiter=',')
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()

model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
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Deep-Learning-Modelle erfassen Wechselwirkungen

Deep-Learning-Modelle erfassen Wechselwirkungen

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Deep-Learning-Modelle erfassen Wechselwirkungen

Deep-Learning-Modelle erfassen Wechselwirkungen

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Deep-Learning-Modelle erfassen Wechselwirkungen

Deep-Learning-Modelle erfassen Wechselwirkungen

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Wechselwirkungen im neuronalen Netz

Wechselwirkungen im neuronalen Netz

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Wechselwirkungen im neuronalen Netz

Wechselwirkungen im neuronalen Netz

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Wechselwirkungen im neuronalen Netz

Wechselwirkungen im neuronalen Netz

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Wechselwirkungen im neuronalen Netz

Wechselwirkungen im neuronalen Netz

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Wechselwirkungen im neuronalen Netz

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Lass uns üben!

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