Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow (PDF)
Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme. Aktuell zu TensorFlow 2
Aktualisierte Neuauflage des Bestsellers zu TensorFlow 2 und Deep Learning
Behandelt jetzt auch die High-Level-API Keras
Führt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow (PDF)“
Aktualisierte Neuauflage des Bestsellers zu TensorFlow 2 und Deep Learning
Behandelt jetzt auch die High-Level-API Keras
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 2
Mit zahlreiche Übungen und Lösungen
Eine Reihe technischer Durchbrüche beim Deep Learning haben das gesamte Gebiet des maschinellen Lernens in den letzten Jahren beflügelt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen wie.
Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn und TensorFlow 2 - verhilft Ihnen der Autor 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.
Behandelt jetzt auch die High-Level-API Keras
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 2
Mit zahlreiche Übungen und Lösungen
Eine Reihe technischer Durchbrüche beim Deep Learning haben das gesamte Gebiet des maschinellen Lernens in den letzten Jahren beflügelt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen wie.
Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn und TensorFlow 2 - verhilft Ihnen der Autor 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 von 2002 bis 2012 Gründer und CTO von Wifirst, einem führenden Wireless ISP in Frankreich; 2001 war er Gründer und CTO von Polyconseil, der Firma, die inzwischen den Carsharing-Dienst Autolib' verwaltet.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
- 2020, Auflage, 852 Seiten, Deutsch
- Übersetzer: Kristian Rother, Thomas Demmig
- Verlag: O'Reilly
- ISBN-10: 3960103395
- ISBN-13: 9783960103394
- Erscheinungsdatum: 25.07.2020
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 68 MB
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