Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
Idioma: alemán
Editorial: MITP Verlags Gmbh Mär 2021, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Neuware -Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und MatplotlibBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMit 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 PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen 768 pp. Deutsch.…
N° de ref. del artículo 9783747502136
- Título
- Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
- Autor
- Sebastian Raschka
- Editorial
- MITP Verlags Gmbh Mär 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- alemán
- ISBN 10
- 374750213X
- ISBN 13
- 9783747502136
- Peso del artículo
- 1264 gramos
- Dimensiones
- 238x168x41 mm
- 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
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Acerca del autor
Sebastian Raschka ist Assistant Professor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison, wo er an der Entwicklung neuer Deep-Learning-Architekturen im Gebiet der Biometrie forscht. Er leitete verschiedene Seminare u.a. auf der SciPy-Konferenz.
Vahid Mirjalili erforschte mehrere Jahre an der Michigan State University Anwendungen des Machine Learnings in verschiedenen Computer-Vision-Projekten. Heute ist er in der Forschung des Unternehmens 3M tätig, wo er moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren in der Praxis anwendet.
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