dpunkt Computing Praxiseinstieg Machine Learning Buch Scikit-Learn
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Der Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow aus der dpunkt Reihe Computing ist ein Lehrbuch und Python-Buch für KI. Aurélien Géron führt von linearer Regression bis zu Deep Neural Networks. Die 3. Auflage enthält Übungen mit Lösungen und neue Keras-Features.
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Das Standardwerk vermittelt Machine Learning mit konkreten Beispielen, wenig Theorie und direkt einsetzbaren Python-Frameworks. Anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit Scikit-Learn lernen Sie Grundlagen wie Regression und Support Vector Machines. Zahlreiche Codebeispiele helfen beim praktischen Umsetzen.
Praxiseinstieg mit Scikit-Learn und Keras
Aufbauend auf Scikit-Learn führt das Fachbuch methodisch in Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow ein. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt neue Scikit-Learn-Features, Keras-Tuner und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face. Mit Übungen und Lösungen vertiefen Sie neuronale Netze.
Nur etwas Programmiererfahrung genügt für den Start. Der Bestseller zu TensorFlow und Deep Learning eignet sich für Studium und Beruf.
Géron Deep Learning Buch für Einsteiger
Autor Aurélien Géron schafft intuitives Verständnis für intelligente Systeme. Als KI-Buch für Python-Entwickler deckt es die Bandbreite bis zu Deep Neural Networks ab.
Merkmale
Bestseller in 3. aktualisierter Auflage
Scikit-Learn, Keras und TensorFlow mit Python
Neu: Keras-Tuner und Hugging Face Transformers
Von Regression bis Deep Neural Networks
Viele Codebeispiele, Übungen mit Lösungen
Autor: Aurélien Géron
Reihe: Computing
Thema: Machine Learning und Deep Learning
Extras: Übungen mit Lösungen, Codebeispiele
Modell: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Variante: 3. Auflage
Frameworks: Scikit-Learn, Keras, TensorFlow
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Python-Programmierer
Voraussetzung: Programmiererfahrung
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse brauche ich?
Etwas Programmiererfahrung genügt, alle ML-Konzepte werden mit Python-Beispielen eingeführt.
Was ist neu in der 3. Auflage?
Neue Scikit-Learn-Features, Keras-Tuner und die Transformers-Bibliothek für NLP.
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Kundenbewertungen
8
★★★★★★★★★★5.0
y**h
Verifiziert
Top Einstieg
Von Regression bis neuronale Netze alles sauber aufgebaut.
★★★★★★★★★★5.0
w*****w
Verifiziert
Übungen super
Die Aufgaben mit Lösungen bringen wirklich was.
★★★★★★★★★★4.0
l***t
Verifiziert
Python-lastig gut
Scikit-Learn Beispiele laufen bei mir problemlos.
★★★★★★★★★★5.0
g*a
Verifiziert
Keras verständlich
Endlich mal Deep Learning ohne Kauderwelsch erklärt.
★★★★★★★★★★4.0
h***w
Dick aber gut
Braucht Zeit, aber lohnt sich Kapitel für Kapitel.
★★★★★★★★★★3.0
w***l
Verifiziert
Anspruchsvoll
Man sollte Python können, sonst wirds zäh.
★★★★★★★★★★5.0
b**g
Verifiziert
Aktuell
Die neuen Keras-Features sind praxisnah eingebaut.
