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|
| 049 |
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|
|a UAMI
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| 100 |
1 |
|
|a Nguyen, Chi Nhan.
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Machine Learning - kurz & gut
|h [electronic resource] :
|b Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn.
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| 250 |
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|
|a 2nd ed.
|
| 260 |
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|
|a Heidelberg :
|b o'Reilly,
|c 2021.
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| 300 |
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|a 1 online resource (217 p.).
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| 336 |
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|a text
|b txt
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|a computer
|b c
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| 338 |
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|a online resource
|b cr
|2 rdacarrier
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| 490 |
1 |
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|a kurz & gut
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| 500 |
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|a Description based upon print version of record.
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| 505 |
0 |
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|a Intro -- Inhalt -- Kapitel 1: Einführung -- Wie du dieses Buch lesen kannst -- Arten von Machine Learning -- ein Überblick -- Kapitel 2: Quick-Start -- Unser erstes Python-Notebook -- Unser Beispiel: Irisblüten -- Wir bringen dem Computer bei, Irisblüten zu unterscheiden -- Nearest Neighbors Classification -- Overfitting -- Underfitting -- Eine bessere Feature-Auswahl -- Weiterführende Links -- Kapitel 3: Datenimport und -vorbereitung -- Datenimport -- Das vorbereitete Projekt -- Preprocessing -- Weiterführende Links -- Kapitel 4: Supervised Learning -- Lineare Regression
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| 505 |
8 |
|
|a Logistische Regression -- Support Vector Machine -- Decision-Tree-Klassifikator -- Random-Forest-Klassifikator -- Boosted Decision Trees -- Weiterführende Links -- Kapitel 5: Feature-Auswahl -- Reduzierung der Features -- Auswahl der Features -- Principal-Component-Analyse -- Feature-Selektion -- Weiterführende Links -- Kapitel 6: Modellvalidierung -- Metrik für Klassifikation -- Metrik für Regression -- Evaluierung -- Hyperparameter-Suche -- Weiterführende Links -- Kapitel 7: Neuronale Netze und Deep Learning -- Iris mit neuronalen Netzen -- Feed Forward Networks -- Deep Neural Networks
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| 505 |
8 |
|
|a Anwendungsbeispiel: Erkennung von Verkehrsschildern -- Data Augmentation -- Neuere Ansätze im Bereich CNN -- Weiterführende Links -- Kapitel 8: Unsupervised Learning mit Autoencodern -- Das Szenario: Visuelle Regressionstests mit Autoencodern -- eingeschlichene Fehler erkennen -- Die Idee von Autoencodern -- Aufbau unseres Autoencoders -- Training und Ergebnisse -- Was passiert im Autoencoder? -- Fazit -- Weiterführende Links -- Kapitel 9: Deep Reinforcement Learning -- Grundkonzepte und Terminologie -- Ein Beispiel: der hungrige Bär -- Optimierung als Herausforderung
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| 505 |
8 |
|
|a Technische Modellierung als OpenAI Environment -- Training mit PPO -- Training als Supervised-Deep-Learning- Problemstellung formulieren -- Der Policy-Loss -- Actor-Critic über das Value Network -- Sample-Effizienz und katastrophale Updates -- Exploration vs. Exploitation -- Fazit -- Weiterführende Links -- Index
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| 504 |
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|
|a Includes bibliographical references and index.
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| 590 |
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|a O'Reilly
|b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition
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| 650 |
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0 |
|a Machine learning.
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| 650 |
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0 |
|a Python (Computer program language)
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| 650 |
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0 |
|a Statistics.
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| 650 |
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6 |
|a Apprentissage automatique.
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| 650 |
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6 |
|a Python (Langage de programmation)
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| 650 |
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6 |
|a Statistique.
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| 650 |
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7 |
|a statistics.
|2 aat
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| 650 |
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7 |
|a Machine learning
|2 fast
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| 650 |
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7 |
|a Python (Computer program language)
|2 fast
|
| 650 |
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7 |
|a Statistics
|2 fast
|
| 700 |
1 |
|
|a Zeigermann, Oliver.
|
| 776 |
0 |
8 |
|i Print version:
|a Nguyen, Chi Nhan
|t Machine Learning - kurz & gut
|d Heidelberg : o'Reilly,c2021
|z 9783960091615
|
| 830 |
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|a kurz & gut.
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4 |
0 |
|u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9781098129279/?ar
|z Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional)
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| 938 |
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|a ProQuest Ebook Central
|b EBLB
|n EBL6577402
|
| 938 |
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|
|a EBSCOhost
|b EBSC
|n 2919139
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| 994 |
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|a 92
|b IZTAP
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