Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
eBook - ePub
Nicht mehr verfügbar |Weitere Informationen

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme. Aktuell zu TensorFlow 2

Aurélien Géron, Kristian Rother, Thomas Demmig

Buch teilen
  1. 852 Seiten
  2. German
  3. ePUB (handyfreundlich)
  4. Über iOS und Android verfügbar
eBook - ePub
Nicht mehr verfügbar |Weitere Informationen

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme. Aktuell zu TensorFlow 2

Aurélien Géron, Kristian Rother, Thomas Demmig

Angaben zum Buch
Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

Aktualisierte Neuauflage des Bestsellers zu TensorFlow 2 und Deep LearningBehandelt jetzt auch die High-Level-API KerasFührt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow 2Mit zahlreiche Übungen und LösungenEine Reihe technischer Durchbrüche beim Deep Learning haben das gesamte Gebiet des maschinellen Lernens in den letzten Jahren beflügelt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen wie.Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks – Scikit-Learn und TensorFlow 2 – verhilft Ihnen der Autor Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich mein Abo kündigen?
Gehe einfach zum Kontobereich in den Einstellungen und klicke auf „Abo kündigen“ – ganz einfach. Nachdem du gekündigt hast, bleibt deine Mitgliedschaft für den verbleibenden Abozeitraum, den du bereits bezahlt hast, aktiv. Mehr Informationen hier.
(Wie) Kann ich Bücher herunterladen?
Derzeit stehen all unsere auf Mobilgeräte reagierenden ePub-Bücher zum Download über die App zur Verfügung. Die meisten unserer PDFs stehen ebenfalls zum Download bereit; wir arbeiten daran, auch die übrigen PDFs zum Download anzubieten, bei denen dies aktuell noch nicht möglich ist. Weitere Informationen hier.
Welcher Unterschied besteht bei den Preisen zwischen den Aboplänen?
Mit beiden Aboplänen erhältst du vollen Zugang zur Bibliothek und allen Funktionen von Perlego. Die einzigen Unterschiede bestehen im Preis und dem Abozeitraum: Mit dem Jahresabo sparst du auf 12 Monate gerechnet im Vergleich zum Monatsabo rund 30 %.
Was ist Perlego?
Wir sind ein Online-Abodienst für Lehrbücher, bei dem du für weniger als den Preis eines einzelnen Buches pro Monat Zugang zu einer ganzen Online-Bibliothek erhältst. Mit über 1 Million Büchern zu über 1.000 verschiedenen Themen haben wir bestimmt alles, was du brauchst! Weitere Informationen hier.
Unterstützt Perlego Text-zu-Sprache?
Achte auf das Symbol zum Vorlesen in deinem nächsten Buch, um zu sehen, ob du es dir auch anhören kannst. Bei diesem Tool wird dir Text laut vorgelesen, wobei der Text beim Vorlesen auch grafisch hervorgehoben wird. Du kannst das Vorlesen jederzeit anhalten, beschleunigen und verlangsamen. Weitere Informationen hier.
Ist Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow als Online-PDF/ePub verfügbar?
Ja, du hast Zugang zu Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow von Aurélien Géron, Kristian Rother, Thomas Demmig im PDF- und/oder ePub-Format sowie zu anderen beliebten Büchern aus Computer Science & Data Mining. Aus unserem Katalog stehen dir über 1 Million Bücher zur Verfügung.

Information

Verlag
O'Reilly
Jahr
2020
ISBN
9783960103400

Inhaltsverzeichnis