Gebraucht - Sehr gut SG - leichte Besch�digungen oder Verschmutzungen, ungelesenes M�ngelexemplar, gestempelt - 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 Einf�hrung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Daf�r setzen Sie ein breites Spektrum leistungsf�higer Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die f�r die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verst�ndlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erl�utert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde f�r TensorFlow 2 komplett aktualisiert und ber�cksichtigt die j�ngsten Entwicklungen und Technologien, die f�r Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu z�hlen 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 PythonG�ngige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsb�ume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren f�r die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle f�r 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.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch f�r Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics (mitp Professional) : Das umfassende Praxis-Handbuch f�r Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
Editor: Mitp
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 374750213X
ISBN 13: 9783747502136
Encuadernaci�n: perfect
Estado: Sehr gut
Peso: 1264 gramos

Acerca de

Sinopsis

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 Einf�hrung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Daf�r setzen Sie ein breites Spektrum leistungsf�higer Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die f�r die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verst�ndlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erl�utert.

Die dritte Auflage dieses Buchs wurde f�r TensorFlow 2 komplett aktualisiert und ber�cksichtigt die j�ngsten Entwicklungen und Technologien, die f�r Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu z�hlen 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
G�ngige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsb�ume und Random Forest
Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen
Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten
Deep-Learning-Verfahren f�r die Bilderkennung
Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2
Kombination verschiedener Modelle f�r 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

Acerca del autor

Sebastian Raschka ist Assistant Professor f�r 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 t�tig, wo er moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren in der Praxis anwendet.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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