Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow. Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
2e édition

Par : Aurélien Géron

Formats :

Grand Format
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  • Nombre de pages822
  • PrésentationBroché
  • FormatGrand Format
  • Poids1.37 kg
  • Dimensions16,5 cm × 24,0 cm × 4,0 cm
  • ISBN978-3-96009-124-0
  • EAN9783960091240
  • Date de parution31/07/2020
  • ÉditeurO'Reilly
  • TraducteurKristian Rother
  • TraducteurThomas Demmig

Résumé

Durchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologiewissen, miteinfachèn, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und deutlich erweitert, zeigt Ihnen wie. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme.
Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direktzu starten. Dergesamte Code ist auf GitHubverfügbar, erwurdeauf TensorFlow 2 und die neueste Version von Scikit-Leam aktualisiert.
Durchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologiewissen, miteinfachèn, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und deutlich erweitert, zeigt Ihnen wie. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme.
Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direktzu starten. Dergesamte Code ist auf GitHubverfügbar, erwurdeauf TensorFlow 2 und die neueste Version von Scikit-Leam aktualisiert.

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