EAN: 9783960091615

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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.

Produktinformationen zuletzt aktualisiert am
04.02.2026 um 00:51 Uhr

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