Isbn Grokking Machine Learning Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 512 Seiten

Name: Isbn Grokking Machine Learning Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 512 Seiten
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Produktinformationen

Entdecken Sie wertvolle Techniken des maschinellen Lernens, die Sie verstehen und anwenden können, indem Sie nur Mathematik auf Gymnasialniveau verwenden. In Grokking Machine Learning lernen Sie: Überwachende Algorithmen zur Klassifizierung und Aufteilung von Daten Methoden zum Reinigen und Vereinfachen von Daten Pakete und Tools für maschinelles Lernen Neuronale Netzwerke und Ensemble-Methoden für komplexe Datensätze Grokking Machine Learning lehrt Sie, wie Sie ML in Ihren Projekten anwenden können, indem Sie nur Standard-Python-Code und Mathematik auf Gymnasialniveau verwenden. Es sind keine speziellen Kenntnisse erforderlich, um die praktischen Übungen mit Python und schnell verfügbaren Werkzeugen für maschinelles Lernen anzugehen. Das Buch ist mit einfach zu befolgenden Python-basierten Übungen und Mini-Projekten gefüllt, die Sie auf den Weg bringen, ein Experte für maschinelles Lernen zu werden. Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technologie Entdecken Sie leistungsstarke Techniken des maschinellen Lernens, die Sie verstehen und anwenden können, indem Sie nur Mathematik auf Gymnasialniveau verwenden! Einfach gesagt, ist maschinelles Lernen eine Reihe von Techniken zur Datenanalyse, die auf Algorithmen basieren, die bessere Ergebnisse liefern, je mehr Daten Sie ihnen geben. ML treibt viele hochmoderne Technologien an, wie Empfehlungssysteme, Gesichtserkennungssoftware, intelligente Lautsprecher und sogar selbstfahrende Autos. Dieses einzigartige Buch führt in die Kernkonzepte des maschinellen Lernens ein und verwendet nachvollziehbare Beispiele, ansprechende Übungen und klare Illustrationen. Über das Buch Grokking Machine Learning präsentiert Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens so, dass sie jeder verstehen kann. Dieses Buch überspringt den verwirrenden akademischen Jargon und bietet klare Erklärungen, die nur grundlegende Algebra erfordern. Während Sie vorankommen, erstellen Sie interessante Projekte mit Python, darunter Modelle zur Spam-Erkennung und Bildverarbeitung. Sie werden auch praktische Fähigkeiten zum Reinigen und Vorbereiten von Daten erwerben. Was ist enthalten Überwachende Algorithmen zur Klassifizierung und Aufteilung von Daten Methoden zum Reinigen und Vereinfachen von Daten Pakete und Tools für maschinelles Lernen Neuronale Netzwerke und Ensemble-Methoden für komplexe Datensätze Über den Leser Für Leser, die Grundkenntnisse in Python haben. Keine Kenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich. Über den Autor Luis G. Serrano ist Forschungswissenschaftler in der Quanten-Künstlichen Intelligenz. Zuvor war er Machine Learning Engineer bei Google und Lead Artificial Intelligence Educator bei Apple. Inhaltsverzeichnis 1 Was ist maschinelles Lernen? Es ist gesunder Menschenverstand, nur von einem Computer ausgeführt 2 Arten des maschinellen Lernens 3 Eine Linie nahe unseren Punkten ziehen: Lineare Regression 4 Optimierung des Trainingsprozesses: Unteranpassung, Überanpassung, Tests und Regularisierung 5 Linien verwenden, um unsere Punkte zu teilen: Der Perzeptron-Algorithmus 6 Ein kontinuierlicher Ansatz zur Aufteilung von Punkten: Logistische Klassifizierer 7 Wie messen Sie Klassifikationsmodelle? Genauigkeit und ihre Freunde 8 Wahrscheinlichkeit maximal nutzen: Das naive Bayes-Modell 9 Daten durch Fragen teilen: Entscheidungsbäume 10 Kombinieren von Bausteinen, um mehr Power zu gewinnen: Neuronale Netzwerke 11 Grenzen stilvoll finden: Unterstützende Vektormaschinen und die Kernelmethode 12 Modelle kombinieren, um Ergebnisse zu maximieren: Ensemble-Lernen 13 Alles in die Praxis umsetzen: Ein Beispiel aus dem realen Leben für Datenengineering und maschinelles Lernen

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