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Design Patterns für Machine Learning. Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn, Frank Langenau
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Architekturen für BI & Analytics. Konzepte, Technologien und Anwendung
Peter Gluchowski, Frank Leisten, Gero Presser
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MLOps – Kernkonzepte im Überblick. Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren
Mark Treveil, Nicolas Omont, Clément Stenac, Kenji Lefèvre, Du Phan
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Pratique de la data science avec R. Arranger, visualiser, analyser et présenter des données
Christian Paroissin
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Predictive Analytics - From Science Fiction To The Real World. Recurrent Patterns, #2
Vaclav Vincalek
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Praktische Statistik für Data Scientists. 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck, Marcus Fraaß
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Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden
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Conception d'algorithmes. 150 exercices corrigés
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Laurent Miclet, Patrick Bosc, Marc Guyomard
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PyTorch für Deep Learning. Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
Ian Pointer, Marcus Fraaß
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GANs mit PyTorch selbst programmieren. Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks
Tariq Rashid, Frank Langenau
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Deep Learning – Grundlagen und Implementierung. Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
Seth Weidman, Jørgen W. Lang
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Datenvisualisierung – Grundlagen und Praxis. Wie Sie aussagekräftige Diagramme und Grafiken gestalten
Claus O. Wilke, Bilgehan Gür
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