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Machine Learning – kurz & gut
Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning
Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning
Anhand konkreter Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung
Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis… geeignet, sondern auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z. B. Softwareentwickler*innen
Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht:
Datenimport und -vorbereitung
Supervised Learning
Feature-Auswahl, Modellvalidierung
Neuronale Netze und Deep Learning
Unsupervised Learning
Reinforcement Learning
Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.
Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.04.2021
Sprache
Deutsch
EAN
9783960091615
Herausgeber
O'Reilly
Serien- oder Bandtitel
O'Reillys Taschenbibliothek
Sonderedition
Nein
Autor
Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann
Seitenanzahl
208
Auflage
2
Einbandart
Broschiert
Hersteller: dpunkt.verlag GmbH, Wieblinger Weg 17, Heidelberg, Deutschland, 69123, niethammer@dpunkt.de, Vanessa Niethammer
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