Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren - Couverture souple
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Praxisbuch Unüberwachtes Lernen -Language: german
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen f?r ungelabelte Daten mit Python programmieren
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Dpunkt.Verlag GmbH, 2020
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
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Praxisbuch Unüberwachtes Lernen -Language: german
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning
Edité par
Dpunkt.Verlag Mär 2020, 2020
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
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Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. Aus dem Inhalt Vergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Richten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es Bauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen Nutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen Führen Sie Semi-supervised Learning durch Entwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen Generieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs) 358 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning
Edité par
Dpunkt.Verlag Mär 2020, 2020
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
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Taschenbuch
Vendeur : Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. Aus dem Inhalt Vergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Richten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es Bauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen Nutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen Führen Sie Semi-supervised Learning durch Entwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen Generieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs) 358 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
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Paperback. Etat : Brand New. German language. 9.45x6.46x0.94 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur __3960091273
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Praxisbuch Unsupervised Learning
Edité par
Dpunkt.Verlag Mär 2020, 2020
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : Wegmann1855, Zwiesel, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind. N° de réf. du vendeur 9783960091271
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Praxisbuch Unüberwachtes Lernen -Language: german
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
Neuf
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren (Animals)
Edité par
O'Reilly, 2020
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
Ancien ou d'occasion
paperback
Vendeur : Studibuch, Stuttgart, Allemagne
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paperback. Etat : Sehr gut. 358 Seiten; 9783960091271.2 Gewicht in Gramm: 1. N° de réf. du vendeur 968475
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Praxisbuch Unüberwachtes Lernen
Edité par
dpunkt.verlag GmbH, 2020
ISBN 10 : 3960091273
ISBN 13 : 9783960091271
Neuf
Kartoniert / Broschiert
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. AUTOR: Patel, Ankur A.Ankur A. Patel ist Vice President Data Science bei 7Park Data, einem Portfolio-Unternehmen von Vista Equity Partners. Bei 7Park Data verwenden Ankur und sein Data-Science-Team alternative Daten, um Datenprodukte fuer Hedge-Fond. N° de réf. du vendeur 335045025
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