Praxiseinstieg machine learning scikit learn (38 résultats)

Etat : very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

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Etat : very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Paperback. Etat : Brand New. German language. 9.33x6.54x1.77 inches. In Stock.

Perfect Paperback. Etat : Brand New. 896 pages. German language. 9.41x1.89x6.42 inches. In Stock.

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Taschenbuch. Etat : Neu. 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.…

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Taschenbuch. Etat : Neu. 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.…

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning.

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning Mit zahlreichen Übungen und Lösungen Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren - dieses Buch bietet einen idealen Einstieg. Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen - von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten. Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch - von der Datenexploration bis zur Modellbewertung Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning 830 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning Mit zahlreichen Übungen und Lösungen Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren - dieses Buch bietet einen idealen Einstieg. Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen - von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten. Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch - von der Datenexploration bis zur Modellbewertung Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning 830 pp. Deutsch.…

Etat : As New. Unread book in perfect condition.

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Der Klassiker - jetzt neu zu PyTorch!- Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch- Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch- Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning- Mit zahlreichen Übungen und LösungenDas Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren - dieses Buch bietet einen idealen Einstieg.Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen - von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten.- Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning- Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch - von der Datenexploration bis zur Modellbewertung- Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung- Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle- Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie - Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning.…

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Taschenbuch. Etat : Neu. 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.…

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning Mit zahlreichen Übungen und Lösungen Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren - dieses Buch bietet einen idealen Einstieg. Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen - von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten. Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch - von der Datenexploration bis zur Modellbewertung Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning.…

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning- 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 LösungenMaschinelles 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 ModelleVanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, Heidelberg 876 pp. Deutsch.…

Etat : As New. Unread book in perfect condition.

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Der Klassiker - jetzt neu zu PyTorch!- Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch- Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch- Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning- Mit zahlreichen Übungen und LösungenDas Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren - dieses Buch bietet einen idealen Einstieg.Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen - von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten.- Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning- Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch - von der Datenexploration bis zur Modellbewertung- Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung- Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle- Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie - Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learningdpunkt.verlag GmbH, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 830 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Etat : Neu. Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow | Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme | Aurélien Géron | Taschenbuch | Animals | 878 S. | Deutsch | 2023 | dpunkt.Verlag | EAN 9783960092124 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Etat : Neu. Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch | Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme | Aurélien Géron | Taschenbuch | Animals | 830 S. | Deutsch | 2026 | dpunkt.Verlag | EAN 9783960092919 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu.…