Cover von Machine Learning - kurz & gut wird in neuem Tab geöffnet

Machine Learning - kurz & gut

eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Nguyen, Chi Nhan; Zeigermann, Oliver
Verfasser*innenangabe: Chi Nhan Nguyen ; Oliver Zeigermann
Jahr: 2024
Verlag: Heidelberg, dpunkt.verlag
Reihe: kurz & gut
Mediengruppe: Buch
nicht verfügbar

Exemplare

AktionZweigstelleStandorteStatusFristVorbestellungen
Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Nguy / College 6c - Informatik & Computer Status: Entliehen Frist: 14.10.2024 Vorbestellungen: 0
Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Nguy / College 6c - Informatik & Computer Status: Entliehen Frist: 16.10.2024 Vorbestellungen: 0
Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Nguy / College 6c - Informatik & Computer Status: Entliehen Frist: 08.10.2024 Vorbestellungen: 0

Inhalt

- Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps
- Anhand konkreter Datensätze lernen Sie 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
 
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning
 
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 alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert:
 
- Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung
- Supervised und Unsupervised Learning
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Reinforcement Learning
- LLMs – moderne Sprachmodelle
- MLOps – Machine Learning für die Praxis
- Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.
 
Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
 
(Verlagstext)

Details

Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Nguyen, Chi Nhan; Zeigermann, Oliver
Verfasser*innenangabe: Chi Nhan Nguyen ; Oliver Zeigermann
Jahr: 2024
Verlag: Heidelberg, dpunkt.verlag
opens in new tab
Systematik: Suche nach dieser Systematik NT.EIA
Suche nach diesem Interessenskreis
ISBN: 978-3-96009-236-0
2. ISBN: 3-96009-236-9
Beschreibung: 3. Auflage, 278 Seiten : Illustrationen
Reihe: kurz & gut
Schlagwörter: Datenanalyse, Deep learning, Machine learning, Neuronales Netz <Informatik>, Programmierung, Computer / Programmierung, Computerprogrammierung, Data analysis, Data-analysis, Datenauswertung <Statistik>, Programmieren <Informatik>, Programmiertechnik, Statistische Auswertung, Statistische Datenanalyse
Suche nach dieser Beteiligten Person
Sprache: Deutsch
Mediengruppe: Buch