Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn Das umfassende Praxis-Handbuch f?r Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
Idioma: alemán
Editorial: MITP Verlags GmbH, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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- 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-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 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 De Gewicht in Gramm: 1264.…
N° de ref. del artículo IB-464035
- Título
- Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn Das umfassende Praxis-Handbuch f?r Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
- Autor
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Editorial
- MITP Verlags GmbH
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Softcover/Taschenbuch
- Idioma
- alemán
- ISBN 10
- 374750213X
- ISBN 13
- 9783747502136
- Peso del artículo
- 1264 gramos
- 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
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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