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Der Umwelt zuliebe
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Aurélien Géron, Kristian Rother, Thomas Demmig (Unbekannter Einband, Deutsch)
★★★★★
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Beschreibung
Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face
Führt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow
… Mit zahlreiche Übungen und Lösungen
Maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning haben in den letzten Jahren eindrucksvolle Durchbrüche erlebt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses Standardwerk verwendet konkrete Beispiele, ein Minimum an Theorie und unmittelbar einsetzbare Python-Frameworks (Scikit-Learn, Keras und TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme zu vermitteln.
In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aurélien Géron eine große Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen helfen Ihnen, das Gelernte praktisch umzusetzen. Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direkt zu starten.
Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit Scikit-Learn
Erkunden Sie zahlreiche Modelle, einschließlich Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Random Forests und Ensemble-Methoden
Nutzen Sie unüberwachtes Lernen wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung
Erstellen Sie neuronale Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer
Verwenden Sie TensorFlow und Keras zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze für Computer Vision, Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning und generative Modelle Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
04.09.2023
Sprache
Deutsch
EAN
9783960107637
Herausgeber
O'Reilly
Sonderedition
Nein
Autor
Aurélien Géron, Kristian Rother, Thomas Demmig
Seitenanzahl
878
Einbandart
Unbekannter Einband
Buch Untertitel
Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
Schlagwörter
AI, Algorithmen, Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Geron, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, NumPy, Python, Statistische Datenanalyse, TensorFlow, matplotlib, scikit-learn
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
Höhe
240 mm
Breite
16.5 cm
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