Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisierte Neuauflage des Bestsellers zu TensorFlow 2 und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen trainiert werden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. Dieses Buch ist eine praktische Einführung in TensorFlow, die führende Open-Source-Softwarebibliothek zum Erstellen und Anlernen von Deep-Learning-Netzen - zum Beispiel für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse.
Es bietet einer technisch orientierten Leserschaft einen praktischen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow - von Datenanalytikern und Ingenieuren bis hin zu Studenten und Wissenschaftlern. Zunächst starten Sie mit einigen einfachen Beispielaufgaben mit TensorFlow, anschließend tauchen Sie tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe.
Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme in TensorFlow zu erstellen und im Produktvertrieb einzusetzen.
Aus dem Inhalt:
- Steigen Sie schnell in die Benutzung von TensorFlow ein.
- Lernen Sie von der Pike auf, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu modellieren.
- Trainieren Sie verbreitete Deep-Learning-Modelle für Computer Vision und Sprachverarbeitung.
- Entwickeln Sie schneller und einfacher mit Hilfe von Abstraktionsbibliotheken.
- Erfahren SIe, wie Sie TensorFlow skalieren und das Anlernen von Modellen auf Cluster verteilen.
- Setzen Sie TensorFlow unter Produktivbedingungen ein.
Aktualisiert: 2023-06-11
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Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten
Themen dieser Referenz:
Aktualisiert: 2023-06-11
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Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben
Aktualisiert: 2023-06-11
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Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine- Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen.
Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning- Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen.
Das Buch zeigt Ihnen:
- grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning
- Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen
- wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten
- fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern
- das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden
- Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken
- Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeitenin den Bereichen Machine Learning und Data Science
Aktualisiert: 2023-06-11
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Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt
Aktualisiert: 2023-06-11
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Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
Aktualisiert: 2023-06-11
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Von der Idee hin zur statistischen Auswertung von Erhebungen - das praxisnahe Lehrbuch in bereits 6. Auflage!
Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie gestaltet man einen Fragebogen? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen.
Das Buch behandelt von der Formulierung einer Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, alle wichtigen Stufen und beinhaltet viele Beispiele.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Von der Idee hin zur statistischen Auswertung von Erhebungen - das praxisnahe Lehrbuch in bereits 6. Auflage!
Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie gestaltet man einen Fragebogen? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen.
Das Buch behandelt von der Formulierung einer Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, alle wichtigen Stufen und beinhaltet viele Beispiele.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-01
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-05-22
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Von der Idee hin zur statistischen Auswertung von Erhebungen - das praxisnahe Lehrbuch in bereits 6. Auflage!
Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie gestaltet man einen Fragebogen? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen.
Das Buch behandelt von der Formulierung einer Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, alle wichtigen Stufen und beinhaltet viele Beispiele.
Aktualisiert: 2023-05-23
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Von der Idee hin zur statistischen Auswertung von Erhebungen - das praxisnahe Lehrbuch in bereits 6. Auflage!
Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie gestaltet man einen Fragebogen? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen.
Das Buch behandelt von der Formulierung einer Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, alle wichtigen Stufen und beinhaltet viele Beispiele.
Aktualisiert: 2023-05-23
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-05-22
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine- Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen.
Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning- Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen.
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- Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken
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Aktualisiert: 2023-05-11
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