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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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Livre Informatique - Sebastian Raschka - 01/03/2021 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Sebastian Raschka - Vahid Mirjalili

Editeur : Mitp Verlags Gmbh & Co.Kg

Langue : Allemand

Parution : 01/03/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 768

Expédition : 1264

Dimensions : 23.8 x 16.8 x 4.1

ISBN : 9783747502136

Résumé :

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 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:

Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python

G?ngige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsb?ume und Random Forest

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Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten

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Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion

Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2

Kombination verschiedener Modelle f?r das Ensemble Learning

Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen

Stimmungsanalyse in Social Networks

Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze

Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen

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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.

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Sommaire:

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
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