Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
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Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
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Description
- 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. Aus dem Inhalt: - Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python - Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest - Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen - Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten - Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung - Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion - Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2 - Kombination verschiedener Modelle für 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
Product details
- Type:
- Book
- Binding:
- Paperback
- Edition:
- 3
- Languages:
-
Original:
German
- Number of Pages:
-
768
- Publisher:
-
MITP Verlags GmbH
- Publication Date:
-
2021-03-12
- ISBN / EAN:
-
9783747502136
- Weight:
-
1264 g
- Dimensions:
-
17/24/4 cm
- GPSR Manufacturer Reference:
-
[email protected]
Die gelieferte Auflage kann ggf. abweichen.
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