Articles liés à Machine Learning und KI kompakt: Zentrale Konzepte...

Machine Learning und KI kompakt: Zentrale Konzepte verstehen und anwenden - Couverture souple

 
9783988890313: Machine Learning und KI kompakt: Zentrale Konzepte verstehen und anwenden

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Raschka, Sebastian
Edité par dpunkt.Verlag, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf PAP

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Raschka, Sebastian
Edité par dpunkt.Verlag, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf PAP

Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni

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Frank Langenau, Sebastian Raschka
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf Paperback

Vendeur : Rarewaves.com UK, London, Royaume-Uni

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Sebastian Raschka
Edité par Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf Taschenbuch

Vendeur : Wegmann1855, Zwiesel, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHubSie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung.Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele.Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache. N° de réf. du vendeur 9783988890313

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Sebastian Raschka
Edité par dpunkt.verlag GmbH, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf Couverture souple

Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Etat : New. Autor/Autorin: Sebastian RaschkaSebastian Raschka, PhD, ist Forscher fuer maschinelles Lernen und KI mit einer grossen Leidenschaft fuer Wissensvermittlung. Als Lead AI Educator bei Lightning AI brennt er dafuer, KI und Deep Learning verstaendlich darzu. N° de réf. du vendeur 2111985567

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Sebastian Raschka
Edité par Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf Taschenbuch

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache. N° de réf. du vendeur 9783988890313

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Sebastian Raschka
Edité par Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf Taschenbuch

Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache 240 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783988890313

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Sebastian Raschka
Edité par Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
Neuf Taschenbuch

Vendeur : Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache 240 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783988890313

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Unknown Author
ISBN 10 : 3988890316 ISBN 13 : 9783988890313
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