Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (Animals)
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Beschreibung
"Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme" von Kristian Rother bietet eine praxisorientierte Einführung in die Welt des maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich an Einsteiger und fortgeschrittene Anwender, die ihre Kenntnisse in Machine Learning vertiefen möchten. Es deckt grundlegende Konzepte ab und führt den Leser schrittweise durch die Anwendung der beiden populären Frameworks Scikit-Learn und TensorFlow. Die Inhalte umfassen theoretische Grundlagen des maschinellen Lernens, praktische Beispiele zur Implementierung verschiedener Algorithmen sowie detaillierte Erklärungen zu den wichtigsten Tools und Techniken. Besonderes Augenmerk wird auf die Praxis gelegt, sodass der Leser lernt, wie man reale Probleme mit Hilfe von Machine Learning löst. Das Buch enthält zahlreiche Codebeispiele und Übungsaufgaben, um das Gelernte direkt anzuwenden. Neben klassischen Methoden wie Regression oder Klassifikation werden auch fortgeschrittene Themen wie neuronale Netze und Deep Learning behandelt. Durch diese umfassende Herangehensweise bietet das Werk eine solide Grundlage für alle, die intelligente Systeme entwickeln möchten.
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