Machine Learning ? kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
Zeigermann, Oliver
ISBN 10: 3960092369 ISBN 13: 9783960092360
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Titolo: Machine Learning ? kurz & gut: Eine ...
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Machine Learning ? kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
ISBN 10: 3960092369
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Machine Learning - kurz & gut
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Machine Learning - kurz & gut | Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning - kurz & gut | Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow | Oliver Zeigermann (u. a.) | Taschenbuch | kurz & gut | 280 S. | Deutsch | 2024 | O'Reilly | EAN 9783960092360 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. Codice articolo 128794084
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Machine Learning - kurz & gut
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learningdpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 278 pp. Deutsch. Codice articolo 9783960092360
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Machine Learning - kurz & gut
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Dpunkt.Verlag Gmbh Aug 2024, 2024
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik 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: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning Reinforcement Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über 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 Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. 278 pp. Deutsch. Codice articolo 9783960092360
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Machine Learning - kurz & gut
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Dpunkt.Verlag Gmbh Aug 2024, 2024
ISBN 10: 3960092369
ISBN 13: 9783960092360
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Taschenbuch
Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik 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: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning Reinforcement Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über 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 Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. 278 pp. Deutsch. Codice articolo 9783960092360
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Machine Learning - kurz & gut : Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
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ISBN 10: 3960092369
ISBN 13: 9783960092360
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Taschenbuch
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik 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: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning Reinforcement Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über 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 Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Codice articolo 9783960092360
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Machine Learning - kurz & gut
ISBN 10: 3960092369
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Machine Learning - kurz & gut
ISBN 10: 3960092369
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