Praxiseinstieg Machine Learning Mit Scikit-Learn, Keras Und Tensorflow de Aurélien Géron Format Broché

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron

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Livre Littérature Générale - Aurélien Géron - 01/09/2023 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Aurélien Géron

Editeur : O'reilly

Langue : Allemand

Parution : 01/09/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 876

Expédition : 1408

Dimensions : 23.9 x 16.3 x 4.4

ISBN : 9783960092124

Résumé :
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
F?hrt 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 ?bungen und L?sungen

Maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning haben in den letzten Jahren eindrucksvolle Durchbr?che erlebt. Inzwischen k?nnen sogar Programmierer, die kaum etwas ?ber 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 Verst?ndnis der Konzepte und Tools f?r das Entwickeln intelligenter Systeme zu vermitteln.

In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aur?lien G?ron eine gro?e Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Zahlreiche Codebeispiele und ?bungen helfen Ihnen, das Gelernte praktisch umzusetzen. Sie ben?tigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direkt zu starten.

Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit Scikit-Learn

Erkunden Sie zahlreiche Modelle, einschlie?lich Support Vector Machines, Entscheidungsb?ume, Random Forests und Ensemble-Methoden

Nutzen Sie un?berwachtes Lernen wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung

Erstellen Sie neuronale Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer

Verwenden Sie TensorFlow und Keras zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze f?r Computer Vision, Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning und generative Modelle

Biographie:
Aur?lien G?ron arbeitet als Consultant f?r Machine Learning. Als ehemaliger Mitarbeiter von Google hat er von 2013 bis 2016 das YouTube-Team zur Klassifikation von Videos geleitet. Er war Gr?nder und CTO von verschiedenen Unternehmen: von Wifirst, einem f?hrenden Wireless ISP in Frankreich; von Polyconseil, einer Beratungsfirma mit Schwerpunkt auf Telekommunikation, Medien und Strategien; und von Kiwisoft, einem Consultingunternehmen mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Datenschutz. Davor war er als Ingenieur in verschiedenen Bereichen t?tig: Finanzen (JP Morgan und Soci?t? G?n?rale), Verteidigung (das Department of Defense in Kanada) und Gesundheit (Bluttransfusionen). Er hat einige technische B?cher ver?ffentlicht (zu C++, WiFi und Internetarchitekturen) und war Dozent f?r Informatik in einer franz?sischen Ingenieursschule. Sonstige wissenswerte Dinge: Er hat seinen drei Kindern beigebracht, mit den Fingern bin?r zu z?hlen (bis 1023), hat Mikrobiologie und Evolutionsgenetik studiert, bevor er sich der Softwareentwicklung zugewandt hat, und sein Fallschirm ging bei seinem zweiten Absprung nicht auf.

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