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 Einf�hrung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Daf�r setzen Sie ein breites Spektrum leistungsf�higer Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die f�r die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verst�ndlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erl�utert. Die dritte Auflage dieses Buchs wurde f�r TensorFlow 2 komplett aktualisiert und ber�cksichtigt die j�ngsten Entwicklungen und Technologien, die f�r Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu z�hlen 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 G�ngige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsb�ume und Random Forest Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Deep-Learning-Verfahren f�r die Bilderkennung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2 Kombination verschiedener Modelle f�r 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.

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Bibliografische Details

Titel: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch f�r Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics (mitp Professional)
Verlag: mitp
Erscheinungsjahr: 2021
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 374750213X
ISBN-13: 9783747502136
Einband: Softcover
Auflage: 3. Auflage
Zustand: Gut bis sehr gut

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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 Einf�hrung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Daf�r setzen Sie ein breites Spektrum leistungsf�higer Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die f�r die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verst�ndlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erl�utert.

Die dritte Auflage dieses Buchs wurde f�r TensorFlow 2 komplett aktualisiert und ber�cksichtigt die j�ngsten Entwicklungen und Technologien, die f�r Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu z�hlen 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
G�ngige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsb�ume und Random Forest
Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen
Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten
Deep-Learning-Verfahren f�r die Bilderkennung
Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2
Kombination verschiedener Modelle f�r 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

�ber die Autorin bzw. den Autor

Sebastian Raschka ist Assistant Professor f�r 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 t�tig, wo er moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren in der Praxis anwendet.

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Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Buchhandlung Steinbergerhof, Kirchengasse 6, 8720, Knittelfeld, Austria, +43 351271374, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Buchhandlung Steinbergerhof, Kirchengasse 6, 8720, Knittelfeld, Austria, +43 351271374, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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