Neuware - Die 3. Auflage des Bestsellers wurde erg�nzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datens�tze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport �ber Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur f�r zuk�nftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch f�r 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 schnellstm�gliche Einf�hrung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning Reinforcement Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning f�r die Praxis Anhand von Beispieldatens�tzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport �ber Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kannst du in Jupyter Not Elektronisches Buch experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lekt�re dieses Buchs hast du einen �berblick �ber das gesamte Thema und kannst Ans�tze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.

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Dati bibliografici

Titolo: Machine Learning - kurz & gut : Eine Einf�hrung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
Editore: Dpunkt.Verlag Gmbh Aug 2024
Data di pubblicazione: 2024
Lingua: Tedesco
ISBN 10: 3960092369
ISBN 13: 9783960092360
Rilegatura: Taschenbuch
Condizione: Neu
Dimensioni: 330 millimetri di larghezza per 238 millimetri di altezza per 2 millimetri di profondit�
Peso: 254 grammi

Descrizione articolo

Riassunto

Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning - Die 3. Auflage des Bestsellers wurde erg�nzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps - Anhand konkreter Datens�tze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport �ber Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung - Nicht nur f�r zuk�nftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch f�r 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 schnellstm�gliche Einf�hrung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: - Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung - Supervised und Unsupervised Learning - Neuronale Netze und Deep Learning - Reinforcement Learning - LLMs - moderne Sprachmodelle - MLOps - Machine Learning f�r die Praxis Anhand von Beispieldatens�tzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport �ber Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kannst du in Jupyter Notebooks experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lekt�re dieses Buchs hast du einen �berblick �ber das gesamte Thema und kannst Ans�tze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.

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