eBook - ePub
Machine Learning – kurz & gut
Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
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Machine Learning – kurz & gut
Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
Über dieses Buch
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning
- Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps
- Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung
- Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen
Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht:
- Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung
- Supervised und Unsupervised Learning
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Reinforcement Learning
- LLMs – moderne Sprachmodelle
- MLOps – Machine Learning für die Praxis
Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kannst du in Jupyter Notebooks experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.
Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Häufig gestellte Fragen
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Ja, du hast Zugang zu Machine Learning – kurz & gut von Oliver Zeigermann,Chi Nhan Nguyen im PDF- und/oder ePub-Format sowie zu anderen beliebten Büchern aus Informatik & Data Mining. Aus unserem Katalog stehen dir über 1 Million Bücher zur Verfügung.
Information
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- 1 Einführung
- 2 Quick-Start
- 3 Datenimport und -vorbereitung
- 4 Supervised Learning
- 5 Feature-Auswahl
- 6 Modellvalidierung
- 7 Neuronale Netze und Deep Learning
- 8 Unsupervised Learning mit Autoencodern
- 9 Deep Reinforcement Learning
- 10 LLMs – moderne Sprachmodelle
- 11 MLOps – Machine Learning für die Praxis
- Fußnoten
- Index