Machine Learning – kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow

von Chi Nhan Nguyen, Oliver Zeigermann

216 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning

Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning

Anhand konkreter Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung

Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z. B. Softwareentwickler*innen

Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht:

Datenimport und -vorbereitung

Supervised Learning

Feature-Auswahl, Modellvalidierung

Neuronale Netze und Deep Learning

Unsupervised Learning

Reinforcement Learning

Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.

Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.

• Reihe: O'Reillys Taschenbibliothek
• ISBN: 9783960091615
• Erscheinungsdatum: 22.04.2021
• Genre: Informatik, EDV/Programmiersprachen
• Verlag: O'Reilly