Trends in Deep Learning-Methoden: Algorithmen, Anwendungen und Systeme

Originaltitel:

Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems

Inhalt des Buches:

Trends in Deep Learning-Methodologien: Algorithmen, Anwendungen und Systeme behandelt Deep-Learning-Ansätze wie neuronale Netze, Deep Belief Networks, rekurrente neuronale Netze, konvolutionäre neuronale Netze, Deep Auto-Encoder und tiefe generative Netze, die sich als leistungsstarke Berechnungsmodelle erwiesen haben.

Die Kapitel befassen sich mit diesen Modellen, die sich bei der Verarbeitung umfangreicher Daten für eine Vielzahl von Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen haben, da sie in der Lage sind, komplexe verborgene Merkmale zu extrahieren und effiziente Darstellungen in unbeaufsichtigten Umgebungen zu lernen. In den Kapiteln werden auf Deep Learning basierende Algorithmen in einer Vielzahl von Anwendungen untersucht, darunter biomedizinische und Gesundheitsinformatik, Computer Vision, Bildverarbeitung und mehr.

In den letzten Jahren wurden viele leistungsstarke Algorithmen entwickelt, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Der Hauptvorteil von Deep Learning liegt in der Verarbeitung großer Datenmengen zur besseren Analyse und in selbstanpassenden Algorithmen zur Verarbeitung größerer Datenmengen. Deep-Learning-Methoden können mit mehreren Repräsentationsebenen umgehen, wobei das System lernt, Repräsentationen auf höherer Ebene von Rohdaten zu abstrahieren.

Früher war es üblich, dass ein Fachexperte ein spezifisches Modell für jede spezifische Anwendung entwickelte. Die jüngsten Fortschritte bei den Algorithmen für das Repräsentationslernen ermöglichen es Forschern in verschiedenen Fachbereichen, automatisch die Muster und die Repräsentation der gegebenen Daten zu erlernen, um spezifische Modelle zu entwickeln.