bokomslag Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

Sebastian Raschka Vahid Mirjalili

Pocket

779:-

Funktionen begränsas av dina webbläsarinställningar (t.ex. privat läge).

Uppskattad leveranstid 3-8 arbetsdagar

Fri frakt för medlemmar vid köp för minst 249:-

  • 768 sidor
  • 2021
  • Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings
  • Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib
  • Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen

Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.

Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.

Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.

Aus dem Inhalt:

  • Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python
  • Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest
  • Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen
  • Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten
  • Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung
  • Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
  • Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2
  • Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning
  • Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen
  • Stimmungsanalyse in Social Networks
  • Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze
  • Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen

  • Författare: Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
  • Format: Pocket/Paperback
  • ISBN: 9783747502136
  • Språk: Tyska
  • Antal sidor: 768
  • Utgivningsdatum: 2021-03-12
  • Förlag: mitp Verlags GmbH & Co.KG