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Nguyen, Chi Nhan : Machine Learning - kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn
Machine Learning erreicht 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 folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen illustriert: - Datenimport und -vorbereitung - Supervised Learning - Feature-Auswahl - Modellvalidierung - Neuronale Netze und Deep Learning Anhand von konkreten Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den 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.
Autor Nguyen, Chi Nhan / Zeigermann, Oliver
Verlag dPunkt
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2018
Seitenangabe 184 S.
Meldetext innert 2-3 Tage lieferbar
Ausgabekennzeichen Deutsch
Abbildungen komplett in Farbe
Masse H17.9 cm x B10.6 cm x D1.1 cm 165 g
Reihe O'Reillys Taschenbibliothek; kurz & gut
Machine Learning erreicht 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 folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen illustriert: - Datenimport und -vorbereitung - Supervised Learning - Feature-Auswahl - Modellvalidierung - Neuronale Netze und Deep Learning Anhand von konkreten Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den 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.
Fr. 23.90
Verfügbarkeit: Am Lager
ISBN: 978-3-96009-052-6
Verfügbarkeit: innert 2-3 Tage lieferbar

Über den Autor Nguyen, Chi Nhan

Nach seiner Diplom- und Doktorarbeit an der Universität Hamburg im Bereich Hochenergiephysik am Teilchenbeschleuniger HERA/DESY arbeitete Chi Nhan Nguyen mehrere Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter im akademischen Ausland. Seine Stationen waren dabei u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University. Seit 2013 arbeitet er als Datenwissenschaftler und Berater für die S&P Consult im Bereich der Optimierung von Sanierungsstrategien für Versorgungsnetzwerke auf Basis von stochastischen Alterungsmodellen.

Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach aus Hamburg. Über die letzten Jahrzehnte hat er Software in vielen unterschiedlichen Sprachen und Technologien entwickelt. In den letzten Jahren ist er tiefer in die Analyse und Verarbeitung von Daten eingestiegen.

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