Praxiseinstieg Deep Learning

KAPITEL 8

Deep Learning produktiv

It takes surprisingly long time to grok bias and variance deeply, but people that understand bias and variance deeply are often able to drive very rapid progress.

Andrew Ng

Nach dem erfolgreichen Training eines Deep-Learning-Modells stellt sich, wie auch bei anderen Machine-Learning-Algorithmen, die Frage, wie sich ein solches Modell in ein produktives System überführen lässt. Dies gilt sowohl für Hobbyprojekte auch auch für das Enterprise-Umfeld.

In der Regel nutzt man für das Modelltraining und die Interaktion mit dem Deep-Learning-Framework eine Programmiersprache wie Python, mit deren Hilfe sich auf schnelle und einfache Art Prototypen entwickeln lassen.

Python eignet sich aus vielen Gründen nicht gut dafür, ...