Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch

Machine Learning mit PyTorch verstehen und anwenden

Machine Learning gilt als eine der wichtigsten Technologien unserer Zeit – gleichzeitig wirkt der Einstieg für viele Entwickler:innen kompliziert und theoretisch. Dieses Standardwerk von Bestseller-Autor Aurélien Géron zeigt, dass es auch anders geht: praxisnah, verständlich und direkt anwendbar. Die aktuelle Ausgabe setzt auf das führende KI-Framework PyTorch und vermittelt Schritt für Schritt, wie intelligente Systeme entwickelt werden. Schon mit grundlegender Programmiererfahrung können Leser:innen direkt einsteigen und mithilfe konkreter Beispiele ein intuitives Verständnis für moderne KI-Technologien aufbauen.

Das Buch führt leicht verständlich in die Grundlagen des Machine Learning ein und erklärt darauf aufbauend alle wichtigen Methoden und Werkzeuge für die Entwicklung eigener KI-Anwendungen. Statt sich in komplexer Theorie zu verlieren, arbeitet Aurélien Géron mit praxisorientierten Python-Frameworks wie Scikit-Learn und PyTorch. So lernen Leser:innen nicht nur die Konzepte hinter KI-Systemen kennen, sondern auch deren direkte Umsetzung im Code.

Von Regression bis zu LLMs und KI-Agenten

Der Inhalt deckt das gesamte Spektrum moderner Machine-Learning-Techniken ab. Beginnend mit Datenexploration, Regression und Clustering führt das Buch bis zu fortgeschrittenen Themen wie Deep Neural Networks, Transformern, Large Language Models, KI-Agenten und Reinforcement Learning. Dabei basiert vieles auf dem Hugging-Face-Ökosystem, das heute zu den wichtigsten Plattformen für moderne KI-Entwicklung gehört.

Durch die klare Struktur eignet sich das Buch sowohl für Einsteiger:innen als auch für Entwickler:innen, die ihre Kenntnisse gezielt erweitern möchten. Jedes Kapitel enthält zahlreiche Übungen und Lösungen, mit denen das Gelernte unmittelbar praktisch angewendet werden kann. Dadurch entsteht ein direkter Bezug zwischen Theorie und realen KI-Projekten.