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Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen
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Pressestimmen
"... ein nützliches Buch für alle, die sich ernsthaft in Tensorflow einarbeiten wollen und schon ein paar Vorkenntnisse mitbringen." Source: Linux Magazin, 6/2019"Tensorflow gilt als die derzeit wichtigste Open-Source-Bibliothek für Deep Learning. Wer selbst Modelle zur Sprach- und Bilderkennung programmieren will, kommt daran kaum vorbei. Die drei Autoren der Hebrew University in Jerusalem legen deshalb eine umfassende Einführung zu dem von Google bereitgestellten Framework vor." Source: t3n, 53 (2018)
Über den Autor und weitere Mitwirkende
Tom Hope ist Forscher auf dem Gebiet des angewandten maschinellen Lernens und ein Datenanalyst mit umfangreichen Erfahrungen in der akademischen Welt und der Industrie. Er hat auf verschiedenen Anwendungsgebieten Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Datenanalyse und Deep Learning geleitet. Yehezkel S. Resheff forscht zu angewandter Datenanalyse. Seine Dissertation beschäftigte sich mit maschinellem Lernen und Lernmethoden für tragbare Geräte und dem Internet der Dinge. Er hat in der Vergangenheit Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Deep Learning bei Intel und Microsoft geleitet. Itay Lieder ist Wissenschaftler auf dem Gebiet des angewandten maschinellen Lernens und der Neuroinformatik. Für seine Dissertation entwickelte er Algorithmen zur Modellierung grundlegender Wahrnehmungsvorgänge. Er hat innovative Forschungs- und Entwicklungsprojekte zu Deep Learning für Textanalyse und Web-Mining bei großen internationalen Firmen geleitet.
Produktinformation
Taschenbuch: 238 Seiten
Verlag: O'Reilly; Auflage: 1 (22. Mai 2018)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 9783960090748
ISBN-13: 978-3960090748
ASIN: 3960090749
Größe und/oder Gewicht:
16,7 x 1,5 x 24,3 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.2 von 5 Sternen
3 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 74.100 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Das Buch "Einführung in TensorFlow" ist wirklich eine Bereicherung, zumindest, wenn man bei deutschen (statt englischen) Texten aufnahmefähiger ist, denn es erklärt das Deep Learning Framework TensorFlow von Google sehr gut und führt recht leicht verständlich in die Thematik ein. Die Tutorials sind mit Python & TensorFlow umgesetzt und steigern sich von Kapitel zu Kapitel im angemessenen Rahmen.Man wird als Leser auch nicht gleich zu Anfang mit den vielen Möglichkeiten (der Parallelisierung) von TensorFlow erschlagen, sondern erst am Ende wird vorgeführt, wie dies zu gestalten ist. Bis dahin werden einfach künstliche NN, danach CNN (zur Bildklassifikation) und RNN (zur Textklassifikation) vorgestellt und mit TensorFlow beispielhaft angewendet.Die Mathematik wird nur wenig und sehr sehr grundlegend erläutert. Entweder bringt der Leser dieses Wissen bereits mit oder er verzichtet darauf und wendet eben nur TensorFlow an.Volle Kaufempfehlung von mir zum Erlernen von Deep Learning!
"So finden Anfänger einen leichten Einstieg ..." steht am Anfang. Nun bin ich Naturwissenschaftler mit Programmierkenntnissen in höheren Programmiersprachen aber noch relativer Anfänger in Deeplearning. Das Buch fängt zwar anschaulich an. Das erste Beispiel mit dem Programmcode Hallo World ist leicht und nachvollziehbar. Statt auf diesem aufzubauen und behutsam den Leser an die Komplexität des Themas heranzuführen wird man mit dem zweiten Beispiel (MNIST) gleich erschlagen. Und zwar auf eine Art und weise von der ich mich nicht weiter erholen konnte. Der zweite Programmcode wird einfach mehr oder weniger ohne Erklärungen gebracht und nur das Ergebnis thematisiert. Hätte ich bereits nicht vorher schon das fantastische Buch "Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python (Animals)" gelesen , in dem genau MNIST behandelt wird, hätte ich an dieser Stelle kaum was verstanden. Alle weiteren Beispiele in diesem Buch sind noch komplexer und unverständlicher, da einem die Grundlage fehlt die hier versprochen aber nicht geliefert wird. Aus meiner Sicht ist dieses Buch für diejenigen geeignet, die schon von irgendwoher eine solide anschauliche Einführung in Tensorflow erhalten haben und jetzt ihre Kenntnisse vertiefen wollen. Leider habe ich für mich persönlich diese anschauliche Einführung noch nicht gefunden. 3 Punkte deshalb, da dieses Buch recht umfangreich ist und die komplizierten Themen (an den ich hier aber nicht interessiert war) für Fortgeschrittene interessant sein könnten.
Ich steige mit diesem Buch in Tensorflow ein. Man wird von Kapitel zu Kapitel immer tiefer in Tensorflow geführt und bekommt in jeden Kapitel auch mehrere Varianten für selbe funktionen. Das erweitert den Horizont.Weiterhin ist es auch für Leute geeignet die noch nicht so mit Python vertraut sind. Hier lernt man mit dem Buch gleichzeitig auch Python gut kennen. Jedoch sollte man eine gewisse Grunderfahrung in Python schon mitbringen. Vor allem aber im Programmieren allgemein.Zu dem Buch sei noch zu erwähnen: Man muss stetig mitdenken und es fordert in einem angemessenen Maße die grauen Zellen. Man sollte also nicht versuchen das Buch in einer Woche zu verschlingen, denn dann hat man gar nichts gelernt.
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