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- 552 Seiten
- 20 Lesestunden
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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 - 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
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow, Aurélien Géron, KRISTIAN ROTHER
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2018
- Einband
- (Paperback),
- Buchzustand
- Gebraucht - Sehr gut
- Preis
- 7,99 €inkl. MwSt.
Keiner hat bisher bewertet.
- Titel
- Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow
- Untertitel
- Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Aurélien Géron, KRISTIAN ROTHER
- Verlag
- O'Reilly
- Erscheinungsdatum
- 2018
- Einband
- Paperback
- Seitenzahl
- 552
- ISBN10
- 3960090617
- ISBN13
- 9783960090618
- Reihe
- Kategorien
- Schlagwörter
- Technologie, Künstliche Intelligenz, Algorithmen, Datenanalyse, Maschinelles Lernen
- Beschreibung
- 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 - 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