Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des
Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps
Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über
Datenbereinigung Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung 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
Machine Learning beeinflusst heute beinahe 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 alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen
Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn Pandas
NumPy TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über
das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine
solide Grundlage um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende
Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language
Models wie z.B. ChatGPT und MLOps.
