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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (Aktuell zu TensorFlow 2). Aktuell zu TensorFlow 2
Übersetzung: Rother, Kristian; Demmig, Thomas
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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 zahlreichen 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 und effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jet...
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 zahlreichen 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 und effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und deutlich erweitert, 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.
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 und effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und deutlich erweitert, 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.
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