Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning: With Keras and PyTorch
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Beschreibung
"Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning: With Keras and PyTorch" von Suman Kalyan Adari ist ein praxisorientiertes Buch, das sich auf die Implementierung von Anomalieerkennung mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken konzentriert. Das Buch richtet sich an Leser, die ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen haben und ihre Kenntnisse im Bereich der Anomalieerkennung vertiefen möchten. Der Autor führt die Leser durch die Grundlagen der Anomalieerkennung und erklärt, warum sie in verschiedenen Branchen wichtig ist. Anschließend werden die Leser in die Nutzung von Python-Bibliotheken wie Keras und PyTorch eingeführt, um tiefe neuronale Netze zu erstellen, die in der Lage sind, Anomalien in Daten zu erkennen. Das Buch deckt verschiedene Arten von Anomalien ab und zeigt anhand praktischer Beispiele, wie man Modelle trainiert und evaluiert. Es enthält Fallstudien aus realen Anwendungen, um den Lesern zu helfen, das Gelernte auf praktische Probleme anzuwenden. Insgesamt bietet das Buch eine umfassende Einführung in moderne Techniken zur Erkennung von Anomalien unter Verwendung fortschrittlicher Deep-Learning-Frameworks.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 134 Seiten
- Erschienen 2018
- Packt Publishing
- paperback
- 223 Seiten
- Erschienen 2021
- Sergios Karagiannakos
- Klappenbroschur
- 479 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- paperback
- 352 Seiten
- Erschienen 2024
- Packt Publishing
- Kartoniert
- 348 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- Kartoniert
- 384 Seiten
- Erschienen 2016
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 621 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 379 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- paperback
- 124 Seiten
- Erschienen 2009
- VDM Verlag
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2020
- Apress



