Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die
NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face Führt Sie methodisch geschickt in die Basics
des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend
Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow Mit zahlreiche Übungen und Lösungen
Maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning haben in den letzten Jahren eindrucksvolle
Durchbrüche erlebt. Inzwischen können sogar Programmierer die kaum etwas über diese
Technologie wissen mit einfachen effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme
implementieren. Dieses Standardwerk verwendet konkrete Beispiele ein Minimum an Theorie und
unmittelbar einsetzbare Python-Frameworks (Scikit-Learn Keras und TensorFlow) um Ihnen ein
intuitives Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme zu
vermitteln. In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aurélien Géron eine große
Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural
Networks. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen helfen Ihnen das Gelernte praktisch umzusetzen.
Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung um direkt zu starten. Lernen Sie
die Grundlagen des Machine Learning anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit
Scikit-Learn Erkunden Sie zahlreiche Modelle einschließlich Support Vector Machines
Entscheidungsbäume Random Forests und Ensemble-Methoden Nutzen Sie unüberwachtes Lernen
wie Dimensionsreduktion Clustering und Anomalieerkennung Erstellen Sie neuronale
Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Generative
Adversarial Networks Autoencoder Diffusionsmodelle und Transformer Verwenden Sie
TensorFlow und Keras zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze für Computer Vision Natural
Language Processing Deep Reinforcement Learning und generative Modelle
