Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics

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Beschreibung

<ul><li>Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings</li><li>Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib</li><li>Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen</li></ul><p>Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.</p><p>Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.</p><p>Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.</p><p>Aus dem Inhalt:</p><ul><li>Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python</li><li>Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest</li><li>Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen</li><li>Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten</li><li>Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung</li><li>Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion</li><li>Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2</li><li>Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning</li><li>Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen</li><li>Stimmungsanalyse in Social Networks</

Artikeldetails

EAN

9783747502136

Sprache

Deutsch

Einband / Art

Taschenbuch

Maße

238 x 168 x 41 mm

Erscheinungsjahr

2021

Verlag / Hersteller

MITP Verlags GmbH