Machine Learning – kurz & gut
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-052-6 (ISBN)
- Titel ist leider vergriffen;
keine Neuauflage - Artikel merken
Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen illustriert:
- Datenimport und -vorbereitung
- Supervised Learning
- Feature-Auswahl
- Modellvalidierung
- Neuronale Netze und Deep Learning
Anhand von konkreten Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.
Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Besonders empfohlen für Softwareentwickler, Data Scientists, Journalisten
Nach seiner Diplom- und Doktorarbeit an der Universität Hamburg im Bereich Hochenergiephysik am Teilchenbeschleuniger HERA/DESY arbeitete Chi Nhan Nguyen mehrere Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter im akademischen Ausland. Seine Stationen waren dabei u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University. Seit 2013 arbeitet er als Datenwissenschaftler und Berater für die S&P Consult im Bereich der Optimierung von Sanierungsstrategien für Versorgungsnetzwerke auf Basis von stochastischen Alterungsmodellen.
Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach aus Hamburg. Über die letzten Jahrzehnte hat er Software in vielen unterschiedlichen Sprachen und Technologien entwickelt. In den letzten Jahren ist er tiefer in die Analyse und Verarbeitung von Daten eingestiegen.
| Erscheinungsdatum | 20.04.2018 |
|---|---|
| Reihe/Serie | kurz & gut |
| Zusatzinfo | komplett in Farbe |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 108 x 178 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | AI • Algorithmen • Artificial Intelligence • Deep learning • KI • Künstliche Intelligenz • machine learning • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Pandas; Spezielle Anwendungsbereiche • Python • Python (Programmiersprache); Spezielle Anwendungsbereiche • ScikitLearn; Spezielle Anwendungsbereiche • Statistische Datenanalyse |
| ISBN-10 | 3-96009-052-8 / 3960090528 |
| ISBN-13 | 978-3-96009-052-6 / 9783960090526 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
aus dem Bereich
