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Machine Learning für Softwareentwickler
Das Buch richtet sich an Entwickler und Programmierer, die Konzepte und Programmierung des maschinellen Lernens von Grund auf neu erlernen wollen. Der Schwerpunkt liegt hier auf den drei Aspekten des Machine Learning, die heutzutage als die wichtigsten gelten: auf u?berwachtem Lernen, neuronalen Net...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Indeterminado Alemán |
| Publicado: |
[S.l.] :
dpunkt,
2020.
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
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| 520 | |a Das Buch richtet sich an Entwickler und Programmierer, die Konzepte und Programmierung des maschinellen Lernens von Grund auf neu erlernen wollen. Der Schwerpunkt liegt hier auf den drei Aspekten des Machine Learning, die heutzutage als die wichtigsten gelten: auf u?berwachtem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning Der gesamte Programmcode ist in Python geschrieben - der modernsten Programmiersprache für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Das Buch eignet sich für Entwickler, die eine gute und sanfte Einführung in das maschinelle Lernen erhalten wollen - ein empfehlenswerter, praktischer Einstieg in das Gebiet des ML. | ||
| 505 | 0 | |a Intro -- Inhalt -- Danksagung -- Wie um alles in der Welt ist so etwas möglich? -- Von null auf Bilderkennung -- Einführung in Machine Learning -- Ihr erstes ML-Programm -- Am Gradienten entlang -- Hyperräume -- Ein binärer Klassifizierer -- Eine Aufgabe aus der Praxis -- Die große Herausforderung -- Das Perzeptron -- Neuronale Netze -- Das Netz entwerfen -- Das Netz erstellen -- Das Netz trainieren -- Funktionsweise von Klassifizierern -- Das Mini-Batch-Verfahren -- Die Kunst des Testens -- Entwicklung -- Deep Learning -- Tiefere Netze -- Überanpassung vermeiden -- Tiefe Netze zähmen -- Jenseits von Standardnetzen -- Der Weg in die Tiefe -- Grundlagen von Python -- Wörterbuch des Machine Learning -- Stichwortverzeichnis. | |
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