dpunkt Computing Machine Learning – kurz & gut Buch 3. Auflage LLMs
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Machine Learning – kurz & gut aus der dpunkt Computing Reihe ist das kompakte Fachbuch und Lehrbuch für den Schnelleinstieg. Die 3. Auflage erklärt Supervised und Unsupervised Learning, neuronale Netze, Deep Learning, Reinforcement Learning sowie Large Language Models wie ChatGPT und MLOps mit Python, Scikit-Learn, Pandas und TensorFlow.
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dpunkt Computing Machine Learning Buch für Einstieg und Grundlagen
Dieser Titel aus der Reihe Computing bietet den schnellstmöglichen Einstieg in maschinelles Lernen und statistische Datenanalyse. Anhand konkreter Datensätze zeigt er den typischen Workflow vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis zur Datenvisualisierung. Codebeispiele für Jupyter Notebooks laden zum Experimentieren ein.
Machine Learning kurz gut mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
Datenvorbereitung, Feature-Auswahl und Modellvalidierung werden mit praktischen Beispielen veranschaulicht. Supervised Learning und Unsupervised Learning stehen neben neuronalen Netzen, Deep Learning und Reinforcement Learning. Die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras bilden die technische Basis.
ML Buch mit LLMs, ChatGPT und MLOps für die Praxis
Die aktualisierte 3. Auflage wurde um Kapitel zu modernen Sprachmodellen und zu MLOps für die Praxis ergänzt. Large Language Models wie ChatGPT werden ebenso behandelt wie der Einsatz im Team. Durch die durchdachte Didaktik eignet sich der Ratgeber für angehende Data Scientists, ML-Profis und Softwareentwickler, die nur am Rande mit dem Thema arbeiten.
Merkmale
Kompakter Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning
3. Auflage mit Kapiteln zu Large Language Models und MLOps
Typischer Workflow mit Datensätzen, Datenbereinigung und Visualisierung
Codebeispiele mit Python, Scikit-Learn, Pandas und TensorFlow
Für Data Scientists, ML-Profis und Softwareentwickler geeignet
Reihe: Computing
Modell: Machine Learning – kurz & gut
Themen: Deep Learning, LLMs, MLOps
Auflage: 3. Auflage
Kategorie: Lehrbuch
Produktart: Fachbuch
Produkttyp: Buch
Bibliotheken: Scikit-Learn, Pandas, TensorFlow
Programmiersprache: Python
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Für wen eignet sich das Buch?
Für Einsteiger mit technischem Hintergrund, angehende Data Scientists sowie Softwareentwickler, die einen kompakten Überblick suchen.
Welche Vorkenntnisse sind nötig?
Grundkenntnisse in Python helfen, da die Beispiele auf Jupyter Notebooks und gängigen Bibliotheken aufbauen.
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Kundenbewertungen
8
★★★★★★★★★★5.0
t*****s
Kompakter Einstieg
Die Beispiele mit Scikit-Learn sind super verständlich erklärt.
★★★★★★★★★★5.0
l*c
Verifiziert
Genau richtig
Das Kapitel zu neuronalen Netzen hat mir endlich den Durchblick gebracht.
★★★★★★★★★★4.0
f*o
Verifiziert
Praktisch
Passt gut in die Tasche und hilft schnell beim Nachschlagen.
★★★★★★★★★★5.0
u****v
LLM-Teil top
Der Abschnitt zu ChatGPT und Co ist aktuell und klar geschrieben.
★★★★★★★★★★4.0
o*****l
Verifiziert
Gut zum Lernen
Etwas dicht, aber zum Wiederholen vor der Klausur ideal.
★★★★★★★★★★3.0
c**q
Verifiziert
Okay für Anfänger
Manche Stellen sind mir zu knapp, insgesamt aber brauchbar.
★★★★★★★★★★5.0
a****t
Verifiziert
Python-Beispiele gut
Konnte die Snippets mit Pandas direkt ausprobieren und es lief.
★★★★★★★★★★5.0
m***a
Verifiziert
Empfehlung
Hab damit Reinforcement Learning endlich halbwegs kapiert.
