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Machine Learning - kurz & gut

Machine Learning - kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

Verlag

OReilly (dpunkt)

Autor:innen

Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann (2)

Fassung

208 Seiten, Taschenbuch, 2. Auflage

Erschienen

04/2021

ISBN

978-3-96009-161-5
9783960091615

Buch

14,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: OR-161
Versandkostenfrei (D)
Lieferbar in 48 h
Machine Learning - kurz & gut

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Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:innen Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann (2)
Fassung: 208 Seiten, Taschenbuch, 2. Auflage
Erschienen: 04/2021
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14,90 inkl. MwSt.
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Leseprobe: Jetzt downloaden

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Autor:innen Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann (2)
Fassung: 208 Seiten, Taschenbuch, 2. Auflage
Erschienen: 04/2021
ISBN: 978-3-96009-161-5
9783960091615
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Auch wenn Machine Learning für manchen noch abstrakt und etwas befremdlich klingt, hat es bereits heute alle Bereiche der Technik und Gesellschaft erreicht. Wenn Sie einen technischen Hintergrund haben, bekommen Sie mit diesem Buch eine schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der damit eng verbundenen statistischen Datenanalyse.

Die Autoren spielen den kompletten Workflow mit konkreten Datensätzen durch, vom Datenimport und der Datenbereinigung bis zur Datenanalyse und der Datenvisualisierung. Die verwendeten Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.

Mit dem Buch gewinnen Sie einen Überblick über das gesamte Thema, so dass Sie in der Lage sind, Ansätze selbst einzuordnen und zu bewerten. Es liefert Ihnen eine solide Grundlage, um selbst Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.

"Machine Learning – kurz & gut" behandelt diese Themen mitsamt praktischen Beispiele

  • Datenimport und -vorbereitung
  • Supervised Learning
  • Feature-Auswahl, Modellvalidierung
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.
  • Neuronale Netze und Deep Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning
Leseprobe
Nur selten liegen zu verarbeitende Daten im genau richtigen Format vor. Damit sie eingelesen werden können, müssen sie entsprechend vorbereitet werden. In dieser Leseprobe beschreiben die Autoren die Vorverarbeitung der Daten mit Python und den Standardbibliotheken Pandas und NumPy, wobei unter anderem fehlende Daten, Dubletten und uneinheitliche Einheiten bereinigt werden.

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Chi Nhan Nguyen

Nach seiner Diplom- und Doktorarbeit an der Universität Hamburg im Bereich Hochenergiephysik am Teilchenbeschleuniger HERA/DESY arbeitete Chi Nhan Nguyen mehrere Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter im akademischen Ausland. Seine Stationen waren dabei u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University. Seit 2013 arbeitet er als Datenwissenschaftler und Berater für die S&P Consult im Bereich der Optimierung von Sanierungsstrategien für Versorgungsnetzwerke auf Basis von stochastischen Alterungsmodellen.

Bild von Autor:in Chi Nhan Nguyen
Bild von Autor:in Oliver Zeigermann

Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach aus Hamburg. Er hat über Jahrzehnte in vielen unterschiedlichen Sprachen und mit vielen Technologien und Ansätzen Software entwickelt. Er ist Autor zahlreicher Fachbücher im JavaScript und React-Bereich, sowie Experte für Machine und Deep Learning.

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04/2021

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978-3-96009-161-5
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