Kapitel 13: Parallelisierung des Trainings neuronaler Netze mit TensorFlow

In diesem Kapitel lassen wir die mathematischen Grundlagen des Machine Learnings und des Deep Learnings hinter uns und wenden uns TensorFlow zu. Dabei handelt es sich um die wohl verbreitetste verfügbare Deep-Learning-Bibliothek, die es ermöglicht, neuronale Netze erheblich effizienter als die bisher vorgestellten NumPy-Beispiele zu implementieren. In diesem Kapitel werden wir TensorFlow einsetzen und zeigen, wie sich damit signifikante Verbesserungen der Trainingsleistung erzielen lassen.

Dieses Kapitel ist der Anfang einer neuen Etappe auf unserer Tour in das Machine Learning und Deep Learning, dabei betrachten wir folgende Themen:

  • Wie TensorFlow die Trainingsleistung ...

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