dpunkt Computing Machine Learning mit PyTorch Buch kurz & gut
4.2 (5)
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Machine Learning mit PyTorch – kurz & gut aus der Reihe Computing von dpunkt ist ein Fachbuch und Ratgeber für schnelles Lernen. Das Buch nutzt PyTorch, Python, Scikit-Learn und Pandas für den Workflow von Datenimport bis Visualisierung. Auch neuronale Netze, Deep Learning, LLMs wie ChatGPT und MLOps werden kompakt erklärt.
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Dieser Band von dpunkt aus der Reihe Computing gehört zur Reihe kurz & gut. Als Fachbuch bietet er die schnellstmögliche Einführung in Machine Learning mit PyTorch. Anhand konkreter Datensätze führt er von Datenimport über Bereinigung und Analyse bis zur Visualisierung.
Codebeispiele in Jupyter Notebooks basieren auf Python mit Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. So lassen sich alle Schritte direkt erproben und einordnen.
ML Ratgeber für Deep Learning LLM MLOps
Als Ratgeber behandelt der Titel Supervised und Unsupervised Learning, neuronale Netze und Deep Learning. Auch moderne Sprachmodelle, LLMs wie ChatGPT, und MLOps für die Praxis werden besprochen. Die Didaktik eignet sich für Data Scientists wie für Softwareentwickler am Rande des Themas.
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Schwerpunkte sind Datenvorbereitung, Feature-Auswahl und Modellvalidierung für die statistische Datenanalyse. Nach der Lektüre lassen sich Ansätze bewerten und in Projekten anwenden. Bezeichnungen wie KI-Buch und Data-Science-Buch treffen den Inhalt.
Merkmale
Kompakte Einführung in Machine Learning mit PyTorch
Workflow mit Python, Scikit-Learn, Pandas und NumPy
Themen: Deep Learning, neuronale Netze und Modellvalidierung
Mit LLMs wie ChatGPT und MLOps für die Praxis
Reihe: Computing
Thema: Machine Learning
Titel: Machine Learning mit PyTorch – kurz & gut
Verlag: dpunkt Verlag
Sprache: Python, Jupyter Notebooks
Variante: Printausgabe
Framework: PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, NumPy
Produktart: Fachbuch
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Data Scientists und Entwickler
Schwerpunkte: Deep Learning, LLMs, MLOps
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse brauche ich?
Ein technischer Hintergrund und erste Python-Kenntnisse genügen für den kompakten Einstieg.
Werden auch LLMs und MLOps behandelt?
Ja, moderne Sprachmodelle wie ChatGPT und MLOps für die Praxis sind enthalten.
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Kundenbewertungen
5
★★★★★★★★★★5.0
v*****m
Kurz und klar
Genau richtig, um schnell mit PyTorch zu starten.
★★★★★★★★★★4.0
b****l
Verifiziert
Praktisch
Der Workflow von Import bis Visualisierung ist gut gezeigt.
★★★★★★★★★★5.0
j****b
Verifiziert
Kompakt
Neuronale Netze sind erstaunlich verständlich erklärt.
★★★★★★★★★★3.0
d***c
Verifiziert
Schnell
Bei MLOps hätte ich mir mehr Tiefe gewünscht.
★★★★★★★★★★4.0
l***p
Verifiziert
Gut für Python
Die Beispiele mit Pandas laufen problemlos bei mir.
