Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow

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Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow 2nd Edition
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Author : Aurélien Géron
language : de
Publisher:
Release Date : 2020
Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow 2nd Edition written by Aurélien Géron and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020 with categories.
Eine Reihe technischer Durchbrüche beim Deep Learning haben das gesamte Gebiet des maschinellen Lernens in den letzten Jahren beflügelt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen wie. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn und TensorFlow 2 - verhilft Ihnen der Autor Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.
Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow
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Author : Aurélien Géron
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2023-09-01
Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow written by Aurélien Géron and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-01 with Computers categories.
Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face Führt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow Mit zahlreiche Übungen und Lösungen Durchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmiererinnen und Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und nochmals erweitert, zeigt Ihnen wie. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks – Scikit-Learn, Keras und TensorFlow – verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.
Machine Learning Mit Python Und Keras Tensorflow 2 Und Scikit Learn
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Author : Sebastian Raschka / Vahid Mirjalili
language : de
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
Release Date : 2021-03-03
Machine Learning Mit Python Und Keras Tensorflow 2 Und Scikit Learn written by Sebastian Raschka / Vahid Mirjalili and has been published by MITP-Verlags GmbH & Co. KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-03-03 with Computers categories.
• 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.
Agents And Artificial Intelligence
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Author : Ana Paula Rocha
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date : 2025-04-25
Agents And Artificial Intelligence written by Ana Paula Rocha and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-25 with Computers categories.
This two part-volume LNCS constitutes the refereed post proceedings of 16th International Conference, ICAART 2024, in Rome, Italy in February 2024. The 24 full papers and 13 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 375 submissions. They cover all aspects of formal methods, with a strong emphasis on promoting their industrial applications and integrating them with practical engineering practices.
Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow
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Author : Aurélien Géron
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2023-09-01
Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit Learn Keras Und Tensorflow written by Aurélien Géron and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-01 with Computers categories.
Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face Führt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow Mit zahlreiche Übungen und Lösungen Durchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmiererinnen und Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und nochmals erweitert, zeigt Ihnen wie. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks – Scikit-Learn, Keras und TensorFlow – verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.
Hands On Machine Learning With Scikit Learn Keras And Tensorflow
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Author : Aurélien Géron
language : en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date : 2019-09-05
Hands On Machine Learning With Scikit Learn Keras And Tensorflow written by Aurélien Géron and has been published by "O'Reilly Media, Inc." this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-09-05 with Computers categories.
Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—Scikit-Learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started. Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use Scikit-Learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods Use the TensorFlow library to build and train neural nets Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning Learn techniques for training and scaling deep neural nets
Data Science Mit Aws
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Author : Chris Fregly
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2022-04-13
Data Science Mit Aws written by Chris Fregly and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-04-13 with Computers categories.
Von der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Ihre Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud realisieren Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch Beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis Deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zum ihrem konkreten Einsatz ab Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschließlich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen. Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.
Deep Learning F R Die Biowissenschaften
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Author : Bharath Ramsundar
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2020-02-25
Deep Learning F R Die Biowissenschaften written by Bharath Ramsundar and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-02-25 with Science categories.
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird. Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft. Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs) Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert "Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community." – Prabhat Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory "Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft." – C. Titus Brown Associate Professor, University of California, Davis
Machine Learning Kurz Gut
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Author : Oliver Zeigermann
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2024-07-30
Machine Learning Kurz Gut written by Oliver Zeigermann and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-07-30 with Computers categories.
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning Reinforcement Learning LLMs – moderne Sprachmodelle MLOps – Machine Learning für die Praxis Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kannst du in Jupyter Notebooks experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Machine Learning Kurz Gut
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Author : Chi Nhan Nguyen
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2021-04-22
Machine Learning Kurz Gut written by Chi Nhan Nguyen and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-04-22 with Computers categories.
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning Anhand konkreter Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning erreicht heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python, Pandas, TensorFlow und Keras illustriert. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 2. Auflage behandelt jetzt auch Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.