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․

​​​​​heise-Angebot: Onlinekurs: Deep Learning mit TensorFlow und Keras
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In diesem Intensivkurs lernen Sie in praktischen Übungen, neuronale Netze für Deep Learning mit den gängigen Frameworks TensorFlow und Keras zu erstellen․

​​​​​heise-Angebot: Webinar: Die fünf wichtigsten Data Science Tools für Python-Programmierer
#DataScience #Jupyter #Keras #Pandas #Programmierung #Python #Sklearn #Softwareentwicklung

Wer sich einen Überblick über die fünf wichtigsten Werkzeuge im Bereich Data Science verschaffen möchte, ist mit dem kostenlosen Webinar am 3․ Juni gut beraten․

​​​​​heise+ | Deep-Learning-Tutorial Teil 2: Modellerstellung mit Convolutional Neural Network
#Bilderkennung #Colab #DeepLearning #GoogleColab #JupyterNotebook #Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning

Teil 2 dieses Deep-Learning-Tutorials beschäftigt sich mit dem Training eines in Keras implementierten YOLOv3-Modells zur Objekterkennung․

​​​​​heise+ | Tutorial Deep Learning: Einsatz des trainierten Modells auf der Zielhardware
#DeepLearning #Jetson #Keras #ONNX #Softwareentwicklung #TensorFlow

Der Weg trainierter Modelle auf die Zielsysteme fällt mitunter sehr verschieden aus․ Entwickler müssen vor allem auf die Leistung und den Stromverbrauch achten․

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

Lernen Sie an vier Tagen, wie man Machine-Learning-Anwendungen mit komplexen neuronalen Netzen entwickelt und betreibt․

​​​​​Machine Learning: TensorFlow 2․4 rechnet mit NumPy-APIs
#Framework #Google #Keras #MachineLearning #TensorFlow #mixedPrecision

Neben der direkten Anbindung an NumPy führt das Machine-Learning-Framework eine neue Methode für asynchrones paralleles Modelltraining ein․