Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn - Sebastian Raschka
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Avis sur Machine Learning Mit Python Und Keras, Tensorflow 2 Und Scikit - Learn de Sebastian Raschka Format Broché - Livre Informatique
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Résumé : Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einf?hrung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Daf?r setzen Sie ein breites Spektrum leistungsf?higer Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die f?r die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verst?ndlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erl?utert. Die dritte Auflage dieses Buchs wurde f?r TensorFlow 2 komplett aktualisiert und ber?cksichtigt die j?ngsten Entwicklungen und Technologien, die f?r Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu z?hlen 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. Aus dem Inhalt:
Biographie: Sebastian Raschka ist Assistant Professor f?r Statistik an der University of Wisconsin-Madison, wo er an der Entwicklung neuer Deep-Learning-Architekturen im Gebiet der Biometrie forscht. Er leitete verschiedene Seminare u.a. auf der SciPy-Konferenz. Vahid Mirjalili erforschte mehrere Jahre an der Michigan State University Anwendungen des Machine Learnings in verschiedenen Computer-Vision-Projekten. Heute ist er in der Forschung des Unternehmens 3M im Bereich Machine Learning t?tig.
Sommaire: Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einf?hrung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Daf?r setzen Sie ein breites Spektrum leistungsf?higer Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die f?r die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verst?ndlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erl?utert. Die dritte Auflage dieses Buchs wurde f?r TensorFlow 2 komplett aktualisiert und ber?cksichtigt die j?ngsten Entwicklungen und Technologien, die f?r Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu z?hlen 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. Aus dem Inhalt:
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