iX Developer Machine Learning (PDF)
Bessere Modelle, produktiver Einsatz
Machine Learning hat in den letzten Jahren so rasante technische Fortschritte gemacht wie kaum ein anderer Bereich der IT. Zahlreiche Open-Source-Werkzeuge stehen Entwicklerinnen und Entwicklern zur Verfügung. Neben den Frameworks wie TensorFlow und PyTorch...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „iX Developer Machine Learning (PDF)“
Machine Learning hat in den letzten Jahren so rasante technische Fortschritte gemacht wie kaum ein anderer Bereich der IT. Zahlreiche Open-Source-Werkzeuge stehen Entwicklerinnen und Entwicklern zur Verfügung. Neben den Frameworks wie TensorFlow und PyTorch existieren konkrete Methoden für spezifische Anwendungsbereiche wie BERT und Word2vec bei der Textanalyse oder YOLO zur Objektdetektion.
Das iX-Developer-Sonderheft "Machine Learning: Bessere Modelle, produktiver Einsatz" trägt der rasanten Entwicklung als Fortführung des Machine-Learning-Sonderhefts von 2018 Rechnung. Es beleuchtet die jüngsten Entwicklungen im Bereich der grossen Frameworks, der Data-Science-Bibliotheken von Python sowie zahlreiche Methoden und Algorithmen. Das Heft bietet vor allem einen breiten Praxisteil mit konkreten Anwendungen in der Textanalyse und für die Zeitreihenvorhersage sowie mit einem dreiteiligen Tutorial zur Bildanalyse.
Das iX-Developer-Sonderheft "Machine Learning: Bessere Modelle, produktiver Einsatz" trägt der rasanten Entwicklung als Fortführung des Machine-Learning-Sonderhefts von 2018 Rechnung. Es beleuchtet die jüngsten Entwicklungen im Bereich der grossen Frameworks, der Data-Science-Bibliotheken von Python sowie zahlreiche Methoden und Algorithmen. Das Heft bietet vor allem einen breiten Praxisteil mit konkreten Anwendungen in der Textanalyse und für die Zeitreihenvorhersage sowie mit einem dreiteiligen Tutorial zur Bildanalyse.
Autoren-Porträt von iX Developer Redaktion
Seit rund zehn Jahren bieten die iX-Developer-Sonderhefte einen zeitgemässen Querschnitt zu den wichtigsten Trends der Softwareentwicklung. Die Redaktionen von heise Developer und iX gewähren mit ihrer journalistisch-neutralen und akribischen Arbeit immer wieder aufs Neue hochklassige Hefte, die Entwicklern hilfreiche Tipps für die Praxis bieten.
Bibliographische Angaben
- Autor: iX Developer Redaktion
- 2020, 148 Seiten, Deutsch
- Verlag: Heise Medien
- ISBN-10: 3957882826
- ISBN-13: 9783957882820
- Erscheinungsdatum: 05.12.2020
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 12 MB
- Ohne Kopierschutz
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