Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics (mitp Professional) : Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
Lingua: tedesco
Editore: Mitp, 2021
- Brossura
- Usato
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Codice articolo INF1000701255
- Titolo
- Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics (mitp Professional) : Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
- Autore
- Sebastian Raschka
- Editore
- Mitp
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Sehr gut
- Rilegatura
- perfect
- Lingua
- tedesco
- ISBN 10
- 374750213X
- ISBN 13
- 9783747502136
- Peso dell'articolo
- 1264 grammi
- Dimensioni
- 238x168x41
- Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings
- Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib
- Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen
Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.
Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.
Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.
Aus dem Inhalt:
- Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python
- Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest
- Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen
- Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten
- Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung
- Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
- Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2
- Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning
- Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen
- Stimmungsanalyse in Social Networks
- Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze
- Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Sebastian Raschka ist Assistant Professor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison, wo er an der Entwicklung neuer Deep-Learning-Architekturen im Gebiet der Biometrie forscht. Er leitete verschiedene Seminare u.a. auf der SciPy-Konferenz.
Vahid Mirjalili erforschte mehrere Jahre an der Michigan State University Anwendungen des Machine Learnings in verschiedenen Computer-Vision-Projekten. Heute ist er in der Forschung des Unternehmens 3M tätig, wo er moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren in der Praxis anwendet.
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