Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow (PDF)
Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
- Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face
- Führt Sie methodisch...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow (PDF)“
Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
- 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 LösungenDurchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmiererinnen und Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und nochmals erweitert, zeigt Ihnen wie.
Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.
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- Mit zahlreiche Übungen und LösungenDurchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmiererinnen und Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und nochmals erweitert, zeigt Ihnen wie.
Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.
Autoren-Porträt von Aurélien Géron
Aurélien Géron arbeitet als Consultant für Machine Learning. Als ehemaliger Mitarbeiter von Google hat er von 2013 bis 2016 das YouTube-Team zur Klassifikation von Videos geleitet. Er war Gründer und CTO von verschiedenen Unternehmen: von Wifirst, einem führenden Wireless ISP in Frankreich; von Polyconseil, einer Beratungsfirma mit Schwerpunkt auf Telekommunikation, Medien und Strategien; und von Kiwisoft, einem Consultingunternehmen mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Datenschutz. Davor war er als Ingenieur in verschiedenen Bereichen tätig: Finanzen (JP Morgan und Société Générale), Verteidigung (das Department of Defense in Kanada) und Gesundheit (Bluttransfusionen). Er hat einige technische Bücher veröffentlicht (zu C++, WiFi und Internetarchitekturen) und war Dozent für Informatik in einer französischen Ingenieursschule. Sonstige wissenswerte Dinge: Er hat seinen drei Kindern beigebracht, mit den Fingern binär zu zählen (bis 1023), hat Mikrobiologie und Evolutionsgenetik studiert, bevor er sich der Softwareentwicklung zugewandt hat, und sein Fallschirm ging bei seinem zweiten Absprung nicht auf.
Bibliographische Angaben
- Autor: Aurélien Géron
- 2023, aktualisierte und erweiterte Auflage, 878 Seiten, Deutsch
- Übersetzer: Kristian Rother, Thomas Demmig
- Verlag: O'Reilly
- ISBN-10: 3960107609
- ISBN-13: 9783960107606
- Erscheinungsdatum: 01.09.2023
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 66 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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