Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
MITP (Verlag)
978-3-7475-0213-6 (ISBN)
- Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings
- Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow 2, Matplotlib, Pandas und Keras
- Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen
Python ist eine der führenden Programmiersprachen in den Bereichen Machine Learning, Data Science und Deep Learning und ist besonders gut geeignet für das Programmieren von Vorhersagesystemen, Spamfiltern von E-Mail-Programmen, Empfehlungssystemen in Onlineshops Anwendungen zur Bilderkennung und vieles mehr.
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
- Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen
- Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten
- Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung
- Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung
- 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
Sebastian Raschka ist Assistant Professor für 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 tätig, wo er moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren in der Praxis anwendet.
lt;p>"Mit diesem Buch erhalten Interessierte eine umfassende sowie praktische Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen. [...] Die dritte Auflage des Buches wurde für TensorFlow2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind." (SPS Magazin, 07/2022)
| Erscheinungsdatum | 11.03.2021 |
|---|---|
| Reihe/Serie | mitp Professional |
| Verlagsort | Frechen |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 170 x 240 mm |
| Gewicht | 1259 g |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | Algorithmen • Big Data • Buch • Clusteranalyse • Data Science • Datenanalyse • Datenverarbeitung • Deep learning • machine learning • mitp • Neuronale Netze • NumPy • predictive analytics • Python • Regressionsanalyse • Scikit Learn • SciPy • Sentiment Analyse • tensorflow |
| ISBN-10 | 3-7475-0213-X / 374750213X |
| ISBN-13 | 978-3-7475-0213-6 / 9783747502136 |
| Zustand | Neuware |
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