Beschreibung
Zeigermann, OliverNguyen, Chi Nhan
Machine Learning - kurz & gut
Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
Hersteller:
dpunkt.verlag GmbH
Wieblinger Weg 17
D-69123 Heidelberg
https://dpunkt.de
Kartoniert, 278 S.
komplett in Farbe
Sprache: Deutsch
178 mm
dpunkt (2024)
Gewicht: 253 g
Neue Ware, Mängelexemplar, Zustand: gut
Retourware: wegen minimaler Lagerspuren und Transportschäden
(wie leichte Kratzer) als Mängelexemplar gekennzeichnet.
Text vom Verlag
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 Notebooks 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.
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