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

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

von Raschka, Sebastian / Mirjalili, Vahid   (Autor)

* 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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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 

Autoreninfo


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. 

Mehr vom Verlag:

MITP Verlags GmbH

Mehr aus der Reihe:

mitp Professional

Produktdetails

Medium: Buch
Format: Kartoniert
Seiten: 768
Sprache: Deutsch
Erschienen: März 2021
Auflage: 3. Auflage
Sonstiges: 74750213
Maße: 238 x 168 mm
Gewicht: 1264 g
ISBN-10: 374750213X
ISBN-13: 9783747502136
Verlagsbestell-Nr.: 74750213

Bestell-Nr.: 30598715 
Libri-Verkaufsrang (LVR): 83768
Libri-Relevanz: 70 (max 9.999)
Bestell-Nr. Verlag: 74750213

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KNO: 89842691
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KNV-STOCK: 7

KNO-SAMMLUNG: mitp Professional
KNOABBVERMERK: 3., überarb. Aufl. 2021. 768 S. 240 mm
KNOSONSTTEXT: 74750213
KNOZUSATZTEXT: Bisherige Ausg. siehe T.-Nr.67348225.
Einband: Kartoniert
Auflage: 3. Auflage
Sprache: Deutsch

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