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Machine Learning & KI

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Zentrale Konzepte verstehen und anwenden

Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen

Verlag

dpunkt.Verlag

Autor:in

Sebastian Raschka (2)

Fassung

240 Seiten, Softcover

Erschienen

02/2025

ISBN

978-3-98889-031-3
9783988890313

Buch

34,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: DP-031
Versandkostenfrei (D)
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Zentrale Konzepte verstehen und anwenden

Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen

Verlag: dpunkt.Verlag
Autor:in Sebastian Raschka (2)
Fassung: 240 Seiten, Softcover
Erschienen: 02/2025
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Deep Learning, Computer Vision und Natural Language Processing für Fortgeschrittene

Sind Sie mit den Grundkenntnissen zu maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) vertraut, möchten aber Ihr Wissen vertiefen und Antworten auf zentrale Fragen zu aktuellen Themen finden? Dann ist dieses Buch von ML- und KI-Experte Sebastian Raschka genau das Richtige für Sie.

Blick ins Buch: Machine Learning und KI kompakt

Einfach verständlich, praxisnah und aktuell

Sebastian Raschka schließt die Lücke zwischen Basiswissen und fortgeschrittenen Konzepten, indem er die wichtigsten Schlüsselfragen zu komplexen Themen wie Deep Learning, Overfitting, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung aufgreift. Seine Erklärungen sind präzise und leicht verständlich, sodass auch anspruchsvolle Inhalte zugänglich werden.

Das Buch bietet zahlreiche anschauliche Illustrationen, praktische Übungsaufgaben und viele Beispiele, die das Gelernte nicht nur begreifbar, sondern auch umsetzbar machen. Für alle, die tiefer in den technischen Bereich einsteigen möchten, steht auf GitHub eine Sammlung von Codebeispielen zur Verfügung. Und das Beste: Fortgeschrittene Mathematik- oder Programmierkenntnisse sind keine Voraussetzung.

Mit diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Einblick in die Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz – ideal, um Ihre Kenntnisse auf das nächste Level zu heben und die Zukunft dieser spannenden Technologien besser zu verstehen.

Aus dem Inhalt

  • Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze
  • Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen
  • Verringerung von Overfitting durch Daten- und Modellmodifikationen
  • Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifikatoren und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten
  • Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen
  • Verstehen von Leistungsmetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Sebastian Raschka

Sebastian Raschka erlangte seinen Doktortitel an der Michigan State University. Er befasst sich vornehmlich mit Fragen der Berechnung biologischer Phänomene und des Machine Learnings. Im Sommer 2018 wurde er Assistant Professor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison. Bei seiner Forschungsarbeit geht es insbesondere um die Entwicklung neuer Deep-Learning-Architekturen zum Lösen von Aufgaben im Fachgebiet Biometrie.

Er verfügt über jahrelange Erfahrung in der Python-Programmierung und leitete mehrere Seminare über praktische Data-Science-Anwendungen, Machine Learning und Deep Learning, unter anderem eine Einführung in Machine Learning auf der SciPy-Konferenz, der maßgeblichen Veranstaltung für wissenschaftliche Anwendungen in Python.

Er ist Autor des viel verkauften Buches Python Machine Learning, das 2016 mit dem Preis ACM Computing Reviews Best of ausgezeichnet und in viele Sprachen übersetzt wurde, unter anderem Deutsch, Koreanisch, Chinesisch, Japanisch, Russisch, Polnisch und Italienisch.

In seiner Freizeit leistet Sebastian aktiv Beiträge zu Open-Source-Projekten und die von ihm implementierten Verfahren werden erfolgreich in Mustererkennungswettbewerben wie z.B. Kaggle eingesetzt.

Weitere Bücher von Sebastian Raschka (2)

Bild von Autor:in Sebastian Raschka
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Autor:in

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Fassung

240 Seiten, Softcover

Erschienen

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978-3-98889-031-3
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