Machine Learning - kurz & gut / O'Reilly`s kurz & gut (ePub)
Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning- Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergnzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning- Anhand konkreter Datenstzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom...
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Produktinformationen zu „Machine Learning - kurz & gut / O'Reilly`s kurz & gut (ePub)“
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning- Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergnzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning- Anhand konkreter Datenstzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport ber Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung- Nicht nur fr zuknftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern auch fr Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innenMachine Learning erreicht heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmgliche Einfhrung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python, Pandas, TensorFlow und Keras illustriert. Nach der LektuI re dieses Buchs haben Sie einen berblick uI ber das gesamte Thema und knnen Anstze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 2. Auflage behandelt jetzt auch Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.
Autoren-Porträt von Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann
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.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Chi Nhan Nguyen , Oliver Zeigermann
- 2021, Auflage, 216 Seiten, Deutsch
- Verlag: O'Reilly
- ISBN-10: 3960105126
- ISBN-13: 9783960105121
- Erscheinungsdatum: 22.04.2021
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Grösse: 10 MB
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