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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn & TensorFlow

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn & TensorFlow

Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme

Verlag

OReilly (dpunkt)

Autor:in

Aurélien Géron

Fassung

876 Seiten, Softcover, 3. Auflage

Erschienen

09/2023

ISBN

978-3-96009-212-4
9783960092124

Buch

54,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: OR-212
Versandkostenfrei (D)
Sofort lieferbar
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn & TensorFlow

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Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme

Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:in Aurélien Géron
Fassung: 876 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen: 09/2023
ISBN: 978-3-96009-212-4
9783960092124
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Inhaltsverzeichnis: Jetzt downloaden
Vorwort: Jetzt downloaden
Leseprobe: Jetzt downloaden

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Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:in Aurélien Géron
Fassung: 876 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen: 09/2023
ISBN: 978-3-96009-212-4
9783960092124
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Grundlagen in Theorie und Praxis neuronaler Netze

Dieses Standardwerk ist eine methodisch geschickte Einleitung in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn. Darauf aufbauend vermittelt es Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow, gespickt mit zahlreichen Übungen und Lösungen.

Blick ins Buch: Praxiseinstieg Machine Learning

Maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning haben in den letzten Jahren eindrucksvolle Durchbrüche erlebt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses Standardwerk verwendet konkrete Beispiele, ein Minimum an Theorie und unmittelbar einsetzbare Python-Frameworks (Scikit-Learn, Keras und TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme zu vermitteln.

In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aurélien Géron eine große Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen helfen Ihnen, das Gelernte praktisch umzusetzen. Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direkt zu starten.

Aus dem Inhalt

Teil 1 – Die Grundlagen des Machine Learning

  • Die Machine-Learning-Umgebung
  • Ein Machine-Learning-Projekt von A bis Z
  • Klassifikation
  • Trainieren von Modellen
  • Support Vector Machines
  • Entscheidungsbäume
  • Ensemble Learning und Random Forests
  • Dimensionsreduktion
  • Techniken des unüberwachten Lernens

Teil 2 – Neuronale Netze und Deep Learning

  • Einführung in künstliche neuronale Netze mit Keras
  • Trainieren von Deep-Learning-Netzen
  • Eigene Modelle und Training mit TensorFlow
  • Daten mit TensorFlow laden und vorverarbeiten
  • Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks
  • Verarbeiten von Sequenzen mit RNNs und CNNs
  • Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNNs und Attention
  • Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle
  • Reinforcement Learning
  • TensorFlow-Modelle skalierbar trainieren und deployen
Leseprobe

Leseprobe

Entscheidungsbäume als Komponente von Random Forests gehören zu den mächtigsten Machine-Learning-Algorithmen. Aurélien Géron zeigt in dieser Leseprobe, wie sie sich für Vorhersagen und Regressionsaufgaben einsetzen lassen. Um Vorhersagen zu treffen, wird der Entscheidungsbaum von der Wurzel bis zu einem Blatt durchlaufen, wobei bei jedem Knoten ein Merkmal geprüft wird.

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Aurélien Géron

Aurélien Géron arbeitet als Consultant für Machine Learning. Als ehemaliger Mitarbeiter von Google hat er von 2013 bis 2016 das YouTube-Team zur Klassifikation von Videos geleitet. Er war von 2002 bis 2012 Gründer und CTO von Wifirst, einem führenden Wireless ISP in Frankreich; 2001 war er Gründer und CTO von Polyconseil, der Firma, die inzwischen den Carsharing-Dienst Autolib’ verwaltet.

Davor war er als Ingenieur in verschiedenen Bereichen tätig: Finanzen (JP Morgan und Société Générale), Verteidigung (das Department of Defense in Kanada) und Gesundheit (Bluttransfusionen). Er hat einige technische Bücher veröffentlicht (zu C++, WiFi und Internetarchitekturen) und war Dozent für Informatik in einer französischen Ingenieursschule.

Sonstige wissenswerte Dinge: Er hat seinen drei Kindern beigebracht, mit den Fingern binär zu zählen (bis 1023), hat Mikrobiologie und Evolutionsgenetik studiert, bevor er sich der Softwareentwicklung zugewandt hat, und sein Fallschirm ging bei seinem zweiten Absprung nicht auf.

Bild von Autor:in Aurélien Géron
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn & TensorFlow

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Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme

Verlag

OReilly (dpunkt)

Autor:in

Aurélien Géron

Fassung

876 Seiten, Softcover, 3. Auflage

Erschienen

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ISBN

978-3-96009-212-4
9783960092124

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