iX Developer Machine Learning (eBook)

Seit rund zehn Jahren bieten die iX-Developer-Sonderhefte einen zeitgemäßen Querschnitt zu den wichtigsten Trends der Softwareentwicklung. Die Redaktionen von heise Developer und iX gewähren mit ihrer journalistisch-neutralen und akribischen Arbeit immer wieder aufs Neue hochklassige Hefte, die Entwicklern hilfreiche Tipps für die Praxis bieten.

6 Unsupervised Learning: Methoden und Einsatz
16 Experimente für Reinforcement Learning
24 Long Short-Term Memory für Geschäftsanwendungen
30 Erklärbarkeit und Fairness
34 Ein Streifzug durch die PyData-IT-Landschaft
40 TensorFlow 2.0 und Keras: Imperative Modellentwicklung
44 PyTorch als Alternative zu TensorFlow
48 Data Version Control im Team mit Open-Source-Werkzeugen
54 Machine Learning für IoT und Mobile
60 Vom Modell zum produktiven Einsatz
64 Machine Learning as a Service
70 Hardwarebeschleuniger für neuronale Netze
76 Julia – eine differenzierbare Programmiersprachefür ML
84 Word Embeddings: Theorie und Beispielanwendung
94 Textanalyse mit BERT
100 Methoden für Zeitreihenvorhersagen
108 Deep-Learning-Tutorial Bildanalyse:
108 Teil 1: Bilder für das Modelltraining aufbereiten
114 Teil 2: Trainieren des Modells
120 Teil 3: Einsatz auf der Zielhardware
126 Machine Learning zur Schadcode-Erkennung
129 Recommender-Systeme in der Praxis
137 Gefahren durch Angriffe auf KI
140 Neuronale Netze: Angriffe und Verteidigung
143 Datenschutz und Urheberrecht bei der KI-Entwicklung