dpunkt Computing Praxiseinstieg Machine Learning Buch PyTorch Einstieg
4.4 (10)
47,90 €23,95 €
Dieses dpunkt Computing Buch ist der Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch von Aurélien Géron. Das Lehrbuch erklärt als Fachbuch für KI verständlich Grundlagen, Regression, Clustering und Deep Learning. Der Ratgeber vermittelt Programmieren mit PyTorch, Transformern, LLMs und Reinforcement Learning inklusive Übungen.
Auf Lager
-
1
+
Erhalte es in 3–5 Werktagen.
9 Personen sehen sich diesen Artikel gerade an.Heute wurden 32 Stück verkauft.Nur noch 4 Stück auf Lager.
dpunkt Computing Buch für Machine Learning Einstieg
Der Praxiseinstieg von Aurélien Géron richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler ohne Vorwissen. Auf rund 600 Seiten führt das Lehrbuch von Datenexploration über Regression bis zur Modellbewertung. Overfitting, Hyperparameter-Tuning und Clustering werden anhand konkreter Praxisbeispiele erklärt.
Pytorch Buch mit Scikit Learn und Deep Learning
Als Fachbuch behandelt der Titel Scikit-Learn für klassische Verfahren und PyTorch für neuronale Netze. Deep Learning, Convolutional Networks, Transformer, Large Language Models und Hugging Face bilden den zweiten Schwerpunkt. Auch Anomalieerkennung, Reinforcement Learning und KI-Agenten gehören zum Inhalt.
KI Lehrbuch zum Programmieren mit Übungen
Das KI Buch eignet sich zum Lernen im Selbststudium und für reale Projekte. Jede Etappe enthält zahlreiche Übungen mit Lösungen zur Kontrolle. Géron vermittelt Programmieren von KI-Systemen in verständlicher Sprache für Einstieg und Vertiefung.
Merkmale
Praxiseinstieg von Bestseller-Autor Aurélien Géron
Scikit-Learn und PyTorch in einem Lehrbuch
Von Regression und Clustering bis Transformer und LLM
Mit Übungen und Lösungen für Selbststudium
Für Einstieg in KI und reale ML-Projekte
Autor: Aurélien Géron
Reihe: Computing
Thema: Machine Learning, KI
Titel: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch
Format: Lehrbuch, Fachbuch
Inhalt: Deep Learning, Neuronale Netze, LLM, Transformer, Reinforcement Learning
Variante: Standardausgabe Print
Framework: PyTorch, Scikit-Learn
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Einstieg für Entwickler
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Ist das Buch für Einsteiger ohne ML-Vorkenntnisse geeignet?
Ja, es beginnt bei den Basics und führt schrittweise bis zu Deep Learning und LLMs.
4.4★★★★★★★★★★(10)
5 ★5
4 ★4
3 ★1
2 ★0
1 ★0
Kundenbewertungen
10
★★★★★★★★★★5.0
r*****i
Verifiziert
Super Einstieg
Die Beispiele mit PyTorch laufen bei mir sofort.
★★★★★★★★★★5.0
b*h
Verifiziert
Klar erklärt
Regression wird endlich mal verständlich erklärt.
★★★★★★★★★★4.0
j***s
Verifiziert
Solide Grundlage
Das Clustering-Kapitel fand ich besonders hilfreich.
★★★★★★★★★★5.0
o**w
Verifiziert
Macht Spaß
Die Übungen am Kapitelende motivieren echt.
★★★★★★★★★★4.0
t*l
Verifiziert
Ganz gut
Transformer-Teil ist knackig, aber gut erklärt. Musste manches zweimal lesen.
★★★★★★★★★★5.0
m***i
Verifiziert
Top Buch
Hab mit Scikit-Learn schnell erste Modelle gebaut.
★★★★★★★★★★3.0
k*****s
Ganz okay
Manches Kapitel ist mir etwas zu langatmig.
★★★★★★★★★★5.0
x***j
Verifiziert
Sehr praktisch
Der Teil zu LLMs ist genau richtig dosiert.
★★★★★★★★★★4.0
u***t
Verifiziert
Empfehlenswert
Codebeispiele sind sauber und gut nachvollziehbar.
