Machine Learning

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Handbuch Data Engineering
Joe Reis / Matt Housley

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 03.08.2023
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Robuste Datensysteme planen und erstellen
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Mathe-Basics für Data Scientists
Thomas Nield

Erscheinungsdatum: 02.11.2023
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Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Aurélien Géron

3. Auflage, aktualisiert und erweitert
Erscheinungsdatum: 31.08.2023
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Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
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Data Science Management
Marcel Hebing / Martin Manhembué

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 15.02.2024
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Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen
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Werde ein Data Head
Alex J. Gutman / Jordan Goldmeier

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 03.05.2022
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Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
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PyTorch kompakt
Joe Papa

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 09.12.2021
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Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
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Data-Science-Crashkurs
Steffen Herbold

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 06.01.2022
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Eine interaktive und praktische Einführung
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Design Patterns für Machine Learning
Valliappa Lakshmanan / Sara Robinson / Michael Munn

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 11.11.2021
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Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps – Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
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Künstliche Intelligenz – Wie sie funktioniert und wann sie scheitert
Janelle Shane

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 01.07.2021
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Eine unterhaltsame Reise in die seltsame Welt der Algorithmen, neuronalen Netze und versteckten Giraffen
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Python One-Liners
Christian Mayer

1. Auflage
Erscheinungsdatum: 01.04.2021
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Profi-Programmierung durch kurz gefasstes Python
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