Für die Firmenanwendung: Kundenverhalten per LSTM vorhersagen
#Keras #KünstlicheIntelligenz #LSTM #MachineLearning #Python

Wer aus Kundendaten Vorhersagen treffen will, sollte ML-Netze wie Long Short-Term Memory (LSTM) einsetzen – es eignet sich insbesondere für lange Seuqenzreihen․

heise+ | Geschäftsanwendungen mit Long-Short-Term-Memory-Netzen (LSTM) entwickeln
#Keras #Python #TensorFlow #rekurrenteneuronaleNetze

Mit rekurrenten Netzen lassen sich Kundenentscheidungen voraussagen und Texte erzeugen․ Mit Keras und TensorFlow kann man LSTMs in eigenen Anwendungen nutzen․

Machine Learning: Keras künftig ausschließlich auf TensorFlow ausgerichtet
#Framework #Keras #MachineLearning #TensorFlow

Version 2․3 der Deep-Learning-Bibliothek läutet das Ende des Multi-Backend-Daseins von Keras ein: Die Zukunft liegt aus Sicht des Initiators in tf․keras․

heise-Angebot: Intensivkurs: Machine Learning mit TensorFlow und Keras
#DeepLearning #Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #TensorFlow

An vier Tagen lernen Sie, wie man anspruchsvolle KI-Aufgaben mit den populären Frameworks TensorFlow und Keras implementiert․ Bis zum 14․10․ gibt es 10% Rabatt․

heise+ | Deep-Learning-Algorithmen mit Python und Keras selbst programmieren
#ConvolutionalNetworks #DeepLearning #KIAlgorithmen #Keras #KünstlicheIntelligenz #Python #TensorFlow

Mit ein paar Zeilen Code und der Python-Bibliothek Keras programmieren Sie Deep-Learning-Algorithmen am heimischen Rechner․