Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

Name: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Brand: Dpunkt.Verlag GmbH
SKU: 9783960092124
Price: 18426 HUF
Availability: InStock

Szerző: Kristian Rother, Thomas Demmig

Nyelv:

Kötés: Puha kötésű

Kiadó: Dpunkt.Verlag GmbH

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18 426 Ft

Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibli...

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Szerző

Kristian Rother, Thomas Demmig

Nyelv

Német

Kötés

Könyv - Puha kötésű

Kiadva

2023

oldal

864

EAN

9783960092124

ISBN

3960092121

Enbook ID

43436750

Kiadó

Dpunkt.Verlag GmbH

Súly

1386

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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

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