Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken fur intelligente Systeme
Lingua: tedesco
Editore: Dpunkt.Verlag GmbH 2023-09-01, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
Venditore AbeBooks dal 2 agosto 2010
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Codice articolo 6666-LBR-9783960092124
- Titolo
- Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken fur intelligente Systeme
- Autore
- Aurelien Geron, Kristian Rother, Thomas Demmig
- Editore
- Dpunkt.Verlag GmbH 2023-09-01
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- tedesco
- ISBN 10
- 3960092121
- ISBN 13
- 9783960092124
- Ora copre molte nuove funzionalità di Scikit-Learn, così come la Keras Tuner Library di Hugging Face e la libreria NLP Transformers
- Ti introduce metodicamente alle basi del machine learning con Scikit-Learn e trasmette tecniche di deep learning con Keras e TensorFlow
- Con numerosi esercizi e soluzioni.
In particolare, il machine learning e il deep learning hanno registrato notevoli progressi negli ultimi anni. Nel frattempo, anche i programmatori che sanno poco di questa tecnologia possono implementare programmi di apprendimento automatico con strumenti semplici ed efficienti. Questo lavoro standard utilizza esempi concreti, un minimo di teoria e framework Python immediati (Scikit-Learn, Keras e TensorFlow) per darti una comprensione intuitiva dei concetti e degli strumenti per lo sviluppo di sistemi intelligenti.
In questa terza edizione aggiornata, Aurélien Géron copre una vasta gamma di tecniche: dalla semplice regressione lineare alle reti neurali profonde. Numerosi esempi di codice ed esercizi ti aiutano a implementare ciò che hai imparato nella pratica. Tutto ciò di cui hai bisogno è un'esperienza di programmazione per iniziare direttamente.
- Impara le basi del machine learning attraverso un ampio progetto di esempio con Scikit-Learn
- Esplora numerosi modelli tra cui Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forests e Ensemble Methods
- Utilizzare l'apprendimento non supervisionato come la riduzione delle dimensioni, il clustering e il rilevamento delle anomalie
- Creare architetture di rete neurale come reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti, reti generative contraddittorie, autoencoder, modelli di diffusione e trasformatori
- Usa TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento del rinforzo profondo e i modelli generativi
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Chiron Media
Wallingford, Regno Unito
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