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Inhaltsangabe
Jetzt zu PyTorch - die bewährte Kurzeinführung in Machine Learning
- Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework
- Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung
- Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen
- Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT
Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht:
- Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung
- Supervised und Unsupervised Learning
- Neuronale Netze und Deep Learning
- LLMs – moderne Sprachmodelle
- MLOps – Machine Learning für die Praxis
Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Notebooks kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch.
Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach aus Hamburg. Über die letzten Jahrzehnte hat er Software in vielen unterschiedlichen Sprachen und Technologien entwickelt. In den letzten Jahren ist er tiefer in die Analyse und Verarbeitung von Daten eingestiegen.
Chi Nhan Nguyen arbeitet als Senior Data Scientist bei der softgarden e-recruiting GmbH. Seine Stationen im akademischen Ausland waren u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University.
Jørgen W. Lang lebt und arbeitet als freier Autor und Übersetzer in Oldenburg/Niedersachsen. Sein zweites Standbein ist die Musik. Außerhalb der Welt der semantischen Elemente, Selektoren und Objekte hat er sich einen Namen als Gitarrist, Sänger, Komponist und Arrangeur gemacht.
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Machine Learning mit PyTorch - kurz and gut
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Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut: Der kompakte Schnelleinstieg
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Perfect Paperback. Zustand: Brand New. 256 pages. German language. 4.33x0.67x7.01 inches. In Stock. Bestandsnummer des Verkäufers __3960092962
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Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. 256 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783960092964
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Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. 256 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783960092964
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Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut : Der kompakte Schnelleinstieg
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Machine Learning beeinflusst heute nahezu alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs - moderne Sprachmodelle MLOps - Machine Learning für die Praxis In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Bestandsnummer des Verkäufers 9783960092964
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Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Jetzt zu PyTorch - die bewährte Kurzeinführung in Machine Learning- Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework- Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung- Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler\*innen- Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht:- Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung- Supervised und Unsupervised Learning- Neuronale Netze und Deep Learning- LLMs - moderne Sprachmodelle- MLOps - Machine Learning für die PraxisAnhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Not Elektronisches Buch kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch.Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.dpunkt.verlag GmbH, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 256 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783960092964
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Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut | Der kompakte Schnelleinstieg
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut | Der kompakte Schnelleinstieg | Oliver Zeigermann (u. a.) | Taschenbuch | kurz & gut | 256 S. | Deutsch | 2026 | dpunkt.Verlag | EAN 9783960092964 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 136479934
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