Availability: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow

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New Title:	Géron, Aurélien Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Main Author:	Géron, Aurélien (Author)
Other Authors:	Rother, Kristian 1977- (Translator)
Format:	Book
Language:	German English
Published:	Heidelberg O'Reilly 2018
Edition:	1. Auflage
Subjects:	Keras > Framework, Informatik Programmbibliothek Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Python > Programmiersprache
Links:	http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=6ba05f7dfc5242d6bbc6f653e199e877&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=029926270&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Physical Description:	XXII, 552 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783960090618 3960090617

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adam_text	INHALT V O RW O RT...................................................................................... XV TEIL I DIE G RUNDLAGEN DES M ACHINE LEARNING 1 DIE MACHINE LEARNING-UMGEBUNG ..................................................... 3 WAS IST MACHINE LEARNING?................................................................. 4 WARUM WIRD MACHINE LEARNING VERWENDET? ...................................... 4 ARTEN VON MACHINE-LEARNING-SYSTEMEN ............................................. 7 UEBERWACHTES/UNUEBERWACHTES LERNEN............................................. 8 BATCH- UND ONLINE-LEARNING........................................................... 14 INSTANZBASIERTES VERSUS MODELLBASIERTES LERNEN ............................ 17 DIE WICHTIGSTEN HERAUSFORDERUNGEN BEIM MACHINE LEARNING ............ 22 UNZUREICHENDE MENGE AN TRAININGSDATEN .................................... 23 NICHT REPRAESENTATIVE TRAININGSDATEN............................................. 24 MINDERWERTIGE D ATEN ..................................................................... 26 IRRELEVANTE MERKMALE..................................................................... 26 OVERFITTING DER TRAININGSDATEN....................................................... 26 UNDERFITTING DER T RAININGSDATEN..................................................... 29 ZUSAMMENFASSUNG......................................................................... 29 TESTEN UND VALIDIEREN......................................................................... 30 UE BUNGEN............................................................................................. 32 2 EIN MACHINE-LEARNING-PROJEKT VON A BIS Z .......................................... 33 DER UMGANG MIT REALEN DATEN ........................................................... 33 BETRACHTE DAS GESAMTBILD ................................................................... 35 DIE AUFGABE ABSTECKEN ................................................................... 35 WAEHLE EIN QUALITAETSMASS A U S ......................................................... 37 UEBERPRUEFE DIE ANNAHMEN ............................................................... 40 BESCHAFFE DIE DATEN ............................................................................. 40 ERSTELLE EINE ARBEITSUMGEBUNG....................................................... 40 DIE DATEN HERUNTERLADEN............................................................... 44 WIRF EINEN KURZEN BLICK AUF DIE DATENSTRUKTUR ............................ 45 ERSTELLE EINEN TESTDATENSATZ........................................................... 49 ERKUNDE UND VISUALISIERE DIE DATEN, UM ERKENNTNISSE ZU GEWINNEN ............................................................................................ 53 VISUALISIEREN GEOGRAFISCHER D ATEN ................................................. 53 SUCHE NACH KORRELATIONEN............................................................. 56 EXPERIMENTIEREN MIT KOMBINATIONEN VON MERKMALEN ................ 58 BEREITE DIE DATEN FUER MACHINE-LEARNING-ALGORITHMEN V O R ................ 60 AUFBEREITEN DER D ATEN................................................................... 60 BEARBEITEN VON TEXT UND KATEGORISCHEN MERKMALEN .................... 63 EIGENE TRANSFORMER ....................................................................... 65 SKALIEREN VON MERKMALEN............................................................... 66 PIPELINES ZUR TRANSFORMATION......................................................... 67 WAEHLE EIN MODELL AUS UND TRAINIERE E S ............................................... 69 TRAINIEREN UND AUSWERTEN AUF DEM TRAININGSDATENSATZ .............. 69 BESSERE AUSWERTUNG MITTELS KREUZVALIDIERUNG............................... 71 OPTIMIERE DAS MODELL ......................................................................... 73 GITTERSUCHE...................................................................................... 73 ZUFAELLIGE SUCHE ............................................................................... 75 ENSEMBLE-METHODEN ..................................................................... 76 ANALYSIERE DIE BESTEN MODELLE UND IHRE FEHLER ............................ 76 EVALUIERE DAS SYSTEM AUF DEM TESTDATENSATZ................................. 77 NIMM DAS SYSTEM IN BETRIEB, UEBERWACHE UND WARTE ES .................... 78 PROBIEREN SIE ES A U S ! ........................................................................... 78 UEBUNGEN................................................................................. 79 3 K LASSIFIKATION ............................................................................... 81 M NIST................................................................................................ 81 TRAINIEREN EINES BINAEREN KLASSIFIKATORS............................................... 83 QUALITAETSMASSE...................................................................................... 84 MESSEN DER GENAUIGKEIT UEBER KREUZVALIDIERUNG .......................... 84 KONFUSIONSMATRIX ........................................................................... 86 RELEVANZ UND SENSITIVITAET............................................................... 88 DIE WECHSELBEZIEHUNG ZWISCHEN RELEVANZ UND SENSITIVITAET .......... 89 DIE ROC-KURVE............................................................................... 92 KLASSIFIKATOREN MIT MEHREREN KATEGORIEN ........................................... 96 FEHLERANALYSE....................................................................................... 98 KLASSIFIKATION MIT MEHREREN LABELS..................................................... 102 KLASSIFIKATION MIT MEHREREN AUSGABEN............................................... 103 UEBUNGSAUFGABEN................................................................................. 105 4 TRAINIEREN VON M O D E LLE N ................................................................. 107 LINEARE REGRESSION............................................................................... 108 DIE NORMALENGLEICHUNG................................................................. 110 KOMPLEXITAET DER BERECHNUNG......................................................... 112 DAS GRADIENTENVERFAHREN..................................................................... 112 BATCH-GRADIENTENVERFAHREN............................................................. 116 STOCHASTISCHES GRADIENTENVERFAHREN............................................... 118 MINI-BATCH-GRADIENTENVERFAHREN................................................... 121 POLYNOMIELLE REGRESSION..................................................................... 122 LERNKURVEN........................................................................................... 124 REGULARISIERTE LINEARE MODELLE............................................................. 128 RIDGE-REGRESSION............................................................................. 129 LASSO-REGRESSION............................................................................. 131 ELASTIC NET....................................................................................... 133 EARLY STOPPING................................................................................. 134 LOGISTISCHE REGRESSION......................................................................... 135 ABSCHAETZEN VON WAHRSCHEINLICHKEITEN........................................... 135 TRAINIEREN UND KOSTENFUNKTION..................................................... 136 ENTSCHEIDUNGSGRENZEN................................................................... 138 SOFTMAX-REGRESSION....................................................................... 140 UE BUNGEN............................................................................................. 144 5 SUPPORT VECTOR M ACHINES................................................................. 145 LINEARE KLASSIFIKATION MIT SVM S......................................................... 145 SOFT-MARGIN-KLASSIFIKATION............................................................. 146 NICHTLINEARE SVM-KLASSIFIKATION......................................................... 149 POLYNOMIELLER KERNEL....................................................................... 150 HINZUFUEGEN VON AEHNLICHKEITSBASIERTEN MERKMALEN ...................... 151 DER GAUSSSCHE RBF-KERNEL............................................................. 152 KOMPLEXITAET DER BERECHNUNG......................................................... 153 SVM-REGRESSION................................................................................... 154 HINTER DEN KULISSEN............................................................................. 156 ENTSCHEIDUNGSFUNKTION UND VORHERSAGEN ...................................... 156 ZIELFUNKTIONEN BEIM TRAINIEREN..................................................... 157 QUADRATISCHE PROGRAMME ............................................................. 159 DAS DUALE PROBLEM ......................................................................... 160 KERNEL-SVM.................................................................................... 161 ONLINE-SVMS ................................................................................. 163 UEBUNGEN.............................................................................................. 165 6 E NTSCHEIDUNGSBAEUM E..................................................................... 167 TMINIEREN UND VISUALISIEREN EINES ENTSCHEIDUNGSBAUMS .................. 167 VORHERSAGEN TREFFEN ............................................................................. 168 SCHAETZEN VON WAHRSCHEINLICHKEITEN FUER KATEGORIEN .......................... 171 DER GART-TRAININGS-ALGORITHMUS..................................................... 171 KOMPLEXITAET DER BERECHNUNG ............................................................. 172 GINI-UNREINHEIT ODER ENTROPIE? ......................................................... 173 HYPERPARAMETER ZUR REGULARISIERUNG................................................. 173 REGRESSION............................................................................................ 175 INSTABILITAET............................................................................................ 177 UEBUNGEN.............................................................................................. 178 7 ENSEMBLE LEARNING UND RANDOM F O RE S TS ............................................ 181 ABSTIMMVERFAHREN UNTER KLASSIFIKATOREN........................................... 181 BAGGING UND PASTING........................................................................... 185 BAGGING UND PASTING IN SCIKIT-LEARN............................................... 186 OUT-OF-BAG-EVALUATION ................................................................... 187 ZUFAELLIGE PATCHES UND SUBRAEUME......................................................... 188 RANDOM FO RESTS ................................................................................. 189 EXTRA-TREES ..................................................................................... 190 WICHTIGKEIT VON MERKMALEN .................................................. 190 BOOSTING.............................................................................................. 191 ADABOOST ....................................................................................... 192 GRADIENT BOOSTING ......................................................................... 195 STACKING................................................................................................ 200 UEBUNGEN.............................................................................................. 203 8 D IM ENSIONSREDUKTION ........................................................ 205 DER FLUCH DER DIMENSIONALITAET........................................................... 206 DIE WICHTIGSTEN ANSAETZE ZUR DIMENSIONSREDUKTION .......................... 207 PROJEKTION ....................................................................................... 207 MANIFOLD LEARNING......................................................................... 210 HAUPTKOMPONENTENZERLEGUNG (PCA)................................................. 211 ERHALTEN DER VARIANZ ..................................................................... 211 HAUPTKOMPONENTEN ....................................................................... 212 DIE PROJEKTION AUF D DIMENSIONEN................................................. 213 VERWENDEN VON SCIKIT-LEARN........................................................... 214 DER ANTEIL ERKLAERTER VARIANZ........................................................... 214 AUSWAEHLEN DER RICHTIGEN ANZAHL DIMENSIONEN .............................. 215 PCA ALS KOMPRIMIERUNGSVERFAHREN............................................... 216 INKREMENTELLE PCA......................................................................... 217 RANDOMISIERTE PCA......................................................................... 217 KERNEL PC A ......................................................................................... 218 AUSWAHL EINES KERNELS UND OPTIMIERUNG DER HYPERPARAMETER . . . 219 LLE ................................................................................................. 221 WEITERE TECHNIKEN ZUR DIMENSIONSREDUKTION .................................... 223 UE BUNGEN............................................................................................. 224 TEIL II N EURONALE NETZE UND DEEP LEARNING 9 EINSATZBEREIT MIT TENSORFLOW............................................................ 227 INSTALLATION........................................................................................... 230 ERSTELLEN UND AUSFUEHREN EINES ERSTEN G RAPHEN .................................. 230 GRAPHEN VERWALTEN ............................................................................. 232 LEBENSZYKLUS DES WERTS VON KNOTEN................................................... 232 LINEARE REGRESSION MIT TENSORFLOW ................................................... 233 IMPLEMENTIEREN DES GRADIENTENVERFAHRENS ........................................ 235 MANUELLE BERECHNUNG DER G RADIENTEN........................................... 235 VERWENDEN VON AUTODIFF................................................................. 236 VERWENDEN VON OPTIMIERUNGSVERFAHREN ........................................ 237 DATEN IN DEN TRAININGSALGORITHMUS EINSPEISEN .................................. 238 MODELLE SPEICHERN UND WIEDERHERSTELLEN............................................. 239 GRAPHEN UND LERNKURVEN MIT TENSORBOARD VISUALISIEREN .................. 240 NAMESCOPES....................................................................................... 244 MODULARITAET......................................................................................... 245 TEILEN VON VARIABLEN........................................................................... 247 UE BUNGEN............................................................................................. 250 10 EINFUEHRUNG IN KUENSTLICHE NEURONALE NETZE .......................................... 253 VON BIOLOGISCHEN ZU KUENSTLICHEN N EURONEN ...................................... 254 BIOLOGISCHE NEURONEN..................................................................... 255 LOGISCHE BERECHNUNGEN MIT NEURONEN .......................................... 256 DAS PERZEPTRON............................................................................... 257 MEHRSCHICHTIGES PERZEPTRON UND BACKPROPAGATION ...................... 261 EIN MLP MIT DER TENSORFLOW-API TRAINIEREN ...................................... 264 EIN DNN DIREKT MIT TENSORFLOW TRAINIEREN ....................................... 265 KONSTRUKTIONSPHASE....................................................................... 265 AUSFUEHRUNGSPHASE......................................................................... 269 VERWENDEN DES NEURONALEN N ETZES............................................... 270 FEINABSTIMMUNG DER HYPERPARAMETER EINES NEURONALEN NETZES .... 270 ANZAHL VERBORGENER SCHICHTEN....................................................... 271 ANZAHL NEURONEN PRO VERBORGENE SCHICHT..................................... 272 AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN................................................................. 272 UEBUNGEN.............................................................................................. 273 11 TRAINIEREN VON DEEP-LEARNING-NETZEN................................................ 275 DAS PROBLEM SCHWINDENDER/EXPLODIERENDER GRADIENTEN .................. 275 INITIALISIERUNG NACH XAVIER UND H E ............................................... 277 NICHT SAETTIGENDE AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN..................................... 279 BATCH-NORMALISIERUNG................................................................... 282 GRADIENT CLIPPING......................................................................... 286 WIEDERVERWENDEN VORTRAINIERTER SCHICHTEN ....................................... 287 WIEDERVERWENDEN EINES TENSORFLOW-MODELLS .............................. 288 MODELLE AUS ANDEREN FRAMEWORKS WIEDERVERWENDEN .................. 290 EINFRIEREN DER UNTEREN SCHICHTEN................................................... 291 CACHING DER EINGEFRORENEN SCHICHTEN............................................. 291 VERAENDERN, AUSLASSEN ODER ERSETZEN DER OBEREN SCHICHTEN .......... 292 MODELL-ZOOS ................................................................................... 293 UNUEBERWACHTES VORTRAINIEREN....................................................... 293 VORTRAINIEREN ANHAND EINER HILFSAUFGABE....................................... 294 SCHNELLERE OPTIMIERER......................................................................... 295 MOMENTUM OPTIMIZATION............................................................. 296 BESCHLEUNIGTER GRADIENT NACH NESTEROV......................................... 297 ADAGRAD................................................................................... 298 RMSPROP........................................................................................ 300 ADAM-OPTIMIERUNG....................................................................... 300 SCHEDULING DER LERNRATE................................................................. 302 VERMEIDEN VON OVERFITTING DURCH REGULARISIERUNG ............................ 305 EARLY STOPPING ............................................................................... 305 11- UND 12-REGULARISIERUNG............................................................. 305 D ROP-OUT........................................................................... 306 MAX-NORM-REGULARISIERUNG........................................................... 309 DATA AUGMENTATION....................................................................... 311 PRAKTISCHE TIP P S ................................................................................. 312 UEBUNGEN.............................................................................................. 313 12 TENSORFLOW UEBER MEHRERE GERAETE UND SERVER V E RTE ILE N .......................... 317 MEHRERE RECHENEINHEITEN AUF EINEM COMPUTER ................................ 318 INSTALLATION..................................................................................... 318 DAS RAM DER GPU VERWALTEN......................................................... 321 OPERATIONEN AUF RECHENEINHEITEN PLATZIEREN ................................ 322 PARALLELES AUSFUEHREN....................................................................... 326 CONTROL DEPENDENCIES................................................................... 327 MEHRERE RECHENEINHEITEN AUF MEHREREN SERVERN ................................ 328 OEFFNEN EINER SESSION....................................................................... 329 MASTER- UND WORKER-DIENSTE......................................................... 330 OPERATIONEN AUF TASKS PINNEN....................................................... 330 SHARDING VON VARIABLEN UEBER MEHRERE PARAMETERSERVER ................ 331 ZUSTAENDE MIT RESOURCE CONTAINERS ZWISCHEN SESSIONS TEILEN ........ 332 ASYNCHRONE KOMMUNIKATION MIT TENSORFLOW-QUEUES ................ 334 DATEN DIREKT AUS DEM GRAPHEN LADEN............................................. 339 PARALLELISIEREN NEURONALER NETZE AUF EINEM TENSORFLOW-CLUSTER .... 346 EIN NEURONALES NETZ PRO RECHENEINHEIT ........................................ 346 IN-GRAPH- UND BETWEEN-GRAPH-REPLIKATION .................................. 347 PARALLELISIERTE MODELLE..................................................................... 349 PARALLELISIERTE D ATEN ....................................................................... 351 UE BUNGEN............................................................................................. 356 13 CONVOLUTIONAL NEURAL N E TW O RK S ........................................................ 359 DER AUFBAU DES VISUELLEN C ORTEX......................................................... 360 CONVOLUTIONAL LAY ER........................................................................... 361 FILTER............................................................................................... 363 STAPELN MEHRERER FEATURE M APS..................................................... 364 IMPLEMENTIERUNG IN TENSORFLOW................................................... 366 SPEICHERBEDARF............................................................................... 368 POOLING LAYER....................................................................................... 369 ARCHITEKTUREN VON CNNS..................................................................... 371 LENET-5........................................................................................... 372 ALEXNET........................................................................................... 373 GOOGLENET..................................................................................... 375 RESNET............................................................................................. 378 UE BUNGEN............................................................................................. 382 14 REKURRENTE NEURONALE NETZE ............................................................ 385 REKURRENTE NEURONEN......................................................................... 386 GEDAECHTNISZELLEN............................................................................. 388 EIN- UND AUSGABESEQUENZEN........................................................... 388 EINFACHE RNNS IN TENSORFLOW........................................................... 390 STATISCHES AUFROLLEN ENTLANG DER ZEITACHSE .................................... 391 DYNAMISCHES AUFROLLEN ENTLANG DER ZEITACHSE .............................. 393 EINGABESEQUENZEN UNTERSCHIEDLICHER LAENGE .................................. 393 AUSGABESEQUENZEN UNTERSCHIEDLICHER LAENGE................................. 394 TRAINIEREN VON RN N S......................................................................... 395 TMINIEREN EINES SEQUENZ-KLASSIFIKATORS......................................... 395 TRAINIEREN DER VORHERSAGE VON ZEITREIHEN..................................... 397 KREATIVE RNNS ............................................................................... 401 DEEP-RNNS.......................................................................................... 402 EIN DEEP-RNN UEBER MEHRERE GPUS VERTEILEN............................... 403 DROP-OUT VERWENDEN ..................................................................... 404 DIE SCHWIERIGKEIT, UEBER VIELE SCHRITTE ZU TRAINIEREN ...................... 405 LSTM-ZELLEN........................................................................................ 406 PEEPHOLE-VERBINDUNGEN ................................................................. 409 GRU-ZELLEN.......................................................................................... 410 N ATUERLICHE SPRACHVERARBEITUNG........................................................... 411 WORD EMBEDDINGS ......................................................................... 411 EIN ENCODER-DECODER-NETZ ZUR MASCHINELLEN UEBERSETZUNG .......... 413 UEBUNGEN.............................................................................................. 416 15 AUTOENCODER ............................................................................... 419 EFFIZIENTE REPRAESENTATION VON DATEN ................................................. 419 HAUPTKOMPONENTENZERLEGUNG MIT EINEM UNVOLLSTAENDIGEN LINEAREN AUTOENCODER ......................................................................... 421 STACKED AUTOENCODER ......................................................................... 423 IMPLEMENTIERUNG MIT TENSORFLOW................................................. 423 KOPPLUNG VON GEWICHTEN............................................................. 424 TRAINIEREN MEHRERER AUTOENCODER NACHEINANDER .......................... 426 VISUALISIEREN DER REKONSTRUKTIONEN............................................... 428 VISUALISIEREN VON MERKMALEN......................................................... 429 UNUEBERWACHTES VORTRAINIEREN MIT STACKED AUTOENCODER .................. 430 DENOISING AUTOENCODER..................................................................... 432 IMPLEMENTIERUNG MIT TENSORFLOW................................................. 433 SPARSE AUTOENCODER ........................................................................... 434 IMPLEMENTIERUNG IN TENSORFLOW................................................... 435 VARIATIONAL AUTOENCODER..................................................................... 436 GENERIEREN VON ZIFFERN ...................................................... 439 WEITERE AUTOENCODER......................................................................... 440 UEBUNGEN.............................................................................................. 441 16 REINFORCEMENT L EARN IN G ................................................................. 445 LERNEN ZUM OPTIMIEREN VON BELOHNUNGEN......................................... 446 SUCHE NACH POLICIES............................................................................. 447 EINFUEHRUNG IN OPENAI G Y M ............................................................... 449 NEURONALE NETZE ALS POLICIES............................................................... 452 AUSWERTEN VON AKTIONEN: DAS CREDIT-ASSIGNMENT-PROBLEM .............. 455 POLICY-GRADIENTEN............................................................................... 456 MARKO V-ENTSCHEIDUNGSPROZESSE......................................................... 461 TEMPORAL DIFFERENCE LEARNING UND Q-LEARNING ................................ 465 ERKUNDUNGSPOLICIES....................................................................... 467 APPROXIMATIVES Q-LEARNING........................................................... 467 MS. 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