Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics (mitp Professional)

Sebastian Raschka; Vahid Mirjalili

ISBN 10: 374750213X / ISBN 13: 9783747502136

Edité par mitp, 2021

A propos de cet article

Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen 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. 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. Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt. Aus dem Inhalt: Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2 Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen Stimmungsanalyse in Social Networks Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.

N° de réf. du vendeur k197

Détails bibliographiques

• Titre: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics (mitp Professional)
• Éditeur: mitp
• Date de parution: 2021
• Langue: allemand
• ISBN à 10 chiffres: 374750213X
• ISBN à 13 chiffres: 9783747502136
• Reliure: Softcover
• Édition: 3. Auflage
• État de l'article: Gut bis sehr gut

A propos de ce titre

Synopsis

• Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings
• Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib
• Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen

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.

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.

Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.

Aus dem Inhalt:

• Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python
• Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest
• Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen
• Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten
• Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung
• Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
• Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2
• Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning
• Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen
• Stimmungsanalyse in Social Networks
• Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze
• Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen

À propos de l?auteur

Sebastian Raschka ist Assistant Professor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison, wo er an der Entwicklung neuer Deep-Learning-Architekturen im Gebiet der Biometrie forscht. Er leitete verschiedene Seminare u.a. auf der SciPy-Konferenz.

Vahid Mirjalili erforschte mehrere Jahre an der Michigan State University Anwendungen des Machine Learnings in verschiedenen Computer-Vision-Projekten. Heute ist er in der Forschung des Unternehmens 3M tätig, wo er moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren in der Praxis anwendet.