Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Langue : allemand
Edité par Dpunkt.Verlag Sep 2023, 2023
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face Führt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow Mit zahlreiche Übungen und Lösungen Maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning haben in den letzten Jahren eindrucksvolle Durchbrüche erlebt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses Standardwerk verwendet konkrete Beispiele, ein Minimum an Theorie und unmittelbar einsetzbare Python-Frameworks (Scikit-Learn, Keras und TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme zu vermitteln. In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aurélien Géron eine große Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen helfen Ihnen, das Gelernte praktisch umzusetzen. Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direkt zu starten. Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit Scikit-Learn Erkunden Sie zahlreiche Modelle, einschließlich Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Random Forests und Ensemble-Methoden Nutzen Sie unüberwachtes Lernen wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung Erstellen Sie neuronale Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer Verwenden Sie TensorFlow und Keras zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze für Computer Vision, Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning und generative Modelle 876 pp. Deutsch.…
N° de réf. du vendeur 9783960092124
- Titre
- Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
- Auteur
- Aurélien Géron
- Éditeur
- Dpunkt.Verlag Sep 2023
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- allemand
- ISBN à 10 chiffres
- 3960092121
- ISBN à 13 chiffres
- 9783960092124
- Poids de l'article
- 1 408 grammes
- Dimensions
- 239x163x44 mm
- Couvre maintenant de nombreuses nouvelles fonctionnalités de Scikit-Learn, ainsi que la bibliothèque Keras Tuner de Hugging Face et la bibliothèque Transformers NLP
- Vous présente méthodiquement les bases de l'apprentissage automatique avec Scikit-Learn et transmet des techniques d'apprentissage profond avec Keras et TensorFlow
- Avec de nombreux exercices et solutions.
L'apprentissage automatique et le deep learning en particulier ont connu des percées impressionnantes ces dernières années. Parallèlement, même les programmeurs qui connaissent peu cette technologie peuvent mettre en œuvre des programmes d'apprentissage automatique avec des outils simples et efficaces. Ce travail standard utilise des exemples concrets, un minimum de théorie et des frameworks Python immédiats (Scikit-Learn, Keras et TensorFlow) pour vous donner une compréhension intuitive des concepts et des outils pour développer des systèmes intelligents.
Dans cette 3ème édition mise à jour, Aurélien Géron couvre un large éventail de techniques : de la simple régression linéaire aux réseaux neuronaux profonds. De nombreux exemples de code et exercices vous aident à mettre en œuvre ce que vous avez appris dans la pratique. Tout ce dont vous avez besoin est une expérience de programmation pour démarrer directement.
- Apprenez les bases de l'apprentissage automatique grâce à un vaste projet d'échantillon avec Scikit-Learn
- Explorez de nombreux modèles, y compris les machines vectorielles de soutien, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les méthodes d'ensemble
- Utilisez l'apprentissage non supervisé tel que la réduction des dimensions, le regroupement et la détection d'anomalies
- Créez des architectures de réseaux de neurones tels que des réseaux de neurones convolutifs, des réseaux de neurones récurrents, des réseaux adversaires génératifs, des autoencodeurs, des modèles de diffusion et des transformateurs
- Utilisez TensorFlow et Keras pour créer et former des réseaux de neurones pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l'apprentissage par renforcement profond et les modèles génératifs
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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