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Pressestimmen
»Insgesamt erhält der Leser eine rundum gelungene, recht gründliche und gut verständliche Einführung ins maschinelle Lernen mit neuronalen Netzen, die durch zahlreiche Codebeispiele immer nah an der Praxis bleibt.« (LINUX MAGAZIN)
Buchrückseite
Grundlagen: Schritt für Schritt zum trainierten Modell! Für Ihren leichten Einstieg haben die Autoren eine Lernumgebung vorbereitet, erläutern alle mathematischen Konzepte von Grund auf und fangen mit einfachen Neuronalen Netzen an. Python-Crashkurs inklusive! Praxis, Praxis, Praxis Die Theorie ist in diesem Fall wirklich wichtig. Und dann codieren Sie selbst, und zwar verschiedene Netztypen – und wenden sie auf verschiedene Fragestellungen an. Die Maschinen lernen lassen Neuronale Netze müssen trainiert werden, und dabei kommt es auf das Wie an! Lernen Sie direkt am Beispiel, wie Sie Fallstricke umgehen, Trainingsdaten geschickt nutzen, Werkzeuge auswählen und die Trefferquoten Ihrer Modelle erhöhen.
Alle Produktbeschreibungen
Produktinformation
Broschiert: 447 Seiten
Verlag: Rheinwerk Computing; Auflage: 1 (26. April 2019)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3836261421
ISBN-13: 978-3836261425
Größe und/oder Gewicht:
17,2 x 2,7 x 23,1 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
3.5 von 5 Sternen
7 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 12.159 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Ein tolles Buch, daß man gerne liest. Das Thema wird anschaulich Schritt für Schritt erklärt. Es haben sich noch ein paar Fehler versteckt, die einem aber beim Durchlesen schnell auffallen. Positiv finde ich auch den Farbdruck, da ja die Bücher des Verlags sonst in Schwarz/Weiß sind.
Als absoluter Neuling in dem Bereich habe ich schon vieles lernen können, auch die Abwechslung zwischen Mathematik, Code und Beispielen zu Neurowissenschaften ist gelungen.Andererseits hat man das Gefühl, dass das Buch niemals Korrektur gelesen wurde. Es finden sich eine Menge Fehler, sowohl nur störende (Grammatik/Rechtschreibung) als auch kritische (Fehler in Formeln, Abbildungen, Indizes, usw.).Auch wenn viele Fehler offensichtlich sind hat man das ungute Gefühl andere Fehler nicht entdeckt und daher etwas falsch verstanden zu haben.Auf jeden Fall sind die Herausgeber ein längeres Korrekturverzeichnis schuldig.
Ich interessiere mich schon lange für neuronale Netze, habe mich allerdings nie genauer damit beschäftigt, da dieses Thema durchaus kompliziert ist. Nachdem ich allerdings durch Zufall dieses Buch beim Rheinwerk Verlag entdeckt habe, entschloss ich mich es mal auszuprobieren, in der Erwartung mehr über neuronale Netze herauszufinden.Um es vorneweg zu nehme, ich wurde sehr positiv überrascht, da die Autoren das Thema gut und verständlich erklären. Gerade durch die zusätzlichen Bilder werden auch komplizierte Stellen möglich zu verstehen.Es ist immer noch nicht so, dass alles einfach ist, allerdings ist es jetzt zumindest möglich mit etwas Anstrengung vieles zu verstehen. Dies war bei den diverse online Tutorials die ich ausprobierte nicht der Fall, was dieses Buch auch einen gewissen Wert für mich gibt.Schön war auch, dass Python benutzt wird, da ich mich hierbei schon etwas auskenne. Es geht zwar auch ohne diese Kenntnisse, sie waren mir allerdings durchaus behilflich.Damit du sehen kannst, wie die Beispiele aussehen und auch der Text geschrieben ist, habe ich noch ein paar Bilder für dich gemacht :)
Das Buch hat einen recht geteilten Eindruck bei mir hinterlassen. Es ist sicher gut aufgemacht, enthält viele anschauliche Grafiken und Python Code den man prinzipiell sicher nachvollziehen und auch ausprobieren kann oder könnte. Wie schon auf dem Cover zu lesen, soll es ein Buch für den schnellen Einstieg sein, aber welcher Einstieg ist gemeint?Es wird sehr viel Zeit damit zugebracht, die grundlegenden Dinge zu erklären, künstliche Neuronen, Perceptron, Adaline, etwas Geschichte... meiner Meinung nach zu viel Zeit mit Dingen, die am Ende in dieser Form und Einfachheit eigentlich kaum noch jemand nutzt. Ich bin mir nicht sicher, ob die sehr/zu ausführlichen Erklärungen und die Darstellung des Codes (für Anfänger vermutlich im Detail nur mühsam nachvollziehbar, trotz der kurzen Python- Einführung am Ende des Buches) hilfreich oder eher hinderlich sind, um motiviert in das umfassende Thema "neuronale Netze, Deep Learning" einzusteigen. Hätte ich vorher nicht bereits viel andere Literatur zu dem Thema gelesen und "interessantere Probleme" betrachtet und praktisch umgesetzt (inklusive der kurzen Erklärung einfacher Sachverhalte), mich hätte es eher abgeschreckt. Zu Themenbereichen die mich persönlich mehr interessiert hätten, z.B. LSTMs oder CNNs, die eher dem Stand aktuell verwendeter Netze entsprechen, fehlt eigentlich jede Information, d.h. sie werden zwar kurz erwähnt oder an einem (doch vielleicht auch etwas abgenutztem Beispiel) angesprochen, aber die eigentliche Erklärung, was da abläuft und was intern geschieht fehlt völlig - und gerade hier wird es doch interessant und hat Nutzwert für die Praxis. Wie ich finde gibt es deutlich bessere Bücher auch für den Einstieg, z.B. "Deep Learning mit Python und Keras" vom Entwickler der Keras Bibliothek, letztere findet ja auch teilweise in diesem Buch Verwendung. Hier kommen sowohl Einsteiger viel schneller und motivierter ins Thema, als auch Fortgeschrittene, die sich "erinnern" bzw. mal kurz nachschlagen wollen. Insgesamt hinterlässt das Buch am Ende für mich folgenden Eindruck: An vielen Stellen unnötigerweise zu ausführlich und eher abschreckend, an den wenigen interessanten Stellen eher oberflächlich und daher nicht wirklich verständlich... leider!Zur gleichen Zeit ist übrigens auch beim gleichen Verlag ein weiteres Buch erschienen, das mir persönlich deutlich besser gefallen hat, viel mehr "relevante und aktuelle Inhalte" und Beispiele die Lust auf mehr machen;-)...
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