Ankündigung Erscheint vsl. März 2021 Abbildung von Raschka / Mirjalili | Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn | 3. Auflage | 2021 | beck-shop.de

Raschka / Mirjalili

Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics

Jetzt vorbestellen! Wir liefern bei Erscheinen (Erscheint vsl. März 2021)

Fachbuch

Buch. Softcover

3. Auflage. 2021

768 S.

ISBN 978-3-7475-0213-6

Format (B x L): 17 x 24 cm

Das Werk ist Teil der Reihe: mitp Professional

Produktbeschreibung

  • 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

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