Jetzt zu PyTorch - die bewährte Kurzeinführung in Machine Learning - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework - Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung - Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen - Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Machine Learning beeinflusst heute nahezu 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: - Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung - Supervised und Unsupervised Learning - Neuronale Netze und Deep Learning - LLMs - moderne Sprachmodelle - MLOps - Machine Learning für die Praxis In Jupyter Notebooks kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
PAP. Etat : New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. N° de réf. du vendeur DB-9783960092964
Quantité disponible : 3 disponible(s)
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Perfect Paperback. Etat : Brand New. 256 pages. German language. 4.33x0.67x7.01 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur __3960092962
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. 256 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783960092964
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. 256 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783960092964
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Machine Learning beeinflusst heute nahezu 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: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. N° de réf. du vendeur 9783960092964
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Jetzt zu PyTorch - die bewährte Kurzeinführung in Machine Learning- Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework- Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung- Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen- Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht:- Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung- Supervised und Unsupervised Learning- Neuronale Netze und Deep Learning- LLMs - moderne Sprachmodelle- MLOps - Machine Learning für die PraxisAnhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch.Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.dpunkt.verlag GmbH, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 256 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783960092964
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut | Der kompakte Schnelleinstieg | Oliver Zeigermann (u. a.) | Taschenbuch | kurz & gut | 256 S. | Deutsch | 2026 | dpunkt.Verlag | EAN 9783960092964 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 136479934
Quantité disponible : 1 disponible(s)