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Chi Nhan Nguyen / Oliver Zeigermann

Machine Learning – kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

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Erscheinungsdatum: 22.04.2021Seitenanzahl: 216Verlag: O'ReillyAuflage: 2. AuflageEinband: komplett in Farbe, Broschur ISBN Print: 978-3-96009-161-5ISBN Bundle: 978-3-96010-514-5ISBN PDF: 978-3-96010-511-4ISBN ePub: 978-3-96010-512-1ISBN Mobi: 978-3-96010-513-8 Artikelnummer: 13778

Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning

  • Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning
  • Anhand konkreter Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung
  • Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z. B. Softwareentwickler*innen

Machine Learning beeinflusst 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 veranschaulicht:

  • Datenimport und -vorbereitung
  • Supervised Learning
  • Feature-Auswahl, Modellvalidierung
  • Neuronale Netze und Deep Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning

Anhand konkreter Datensätze 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.


»Gegenüber der 1. Auflage wurden zwei neue Kapitel über Unsupervised Learning und Deep Reinforcement Learning hinzugefügt, insgesamt 25 Seiten mehr bei gleichem Preis, was lobend erwähnt werden sollte. Die Tools für die Praxisübungen können im Internet abgerufen werden.« (ekz Informationsdienst, Mai 2021)

Chi Nhan Nguyen / Oliver Zeigermann

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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  • Kapitel_3_Datenimport und -vorbereitung — Download
  • Softwareentwickler*innen
  • Data Scientists
  • Journalist*innen
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