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Produktbild: Machine Learning - kurz & gut

Machine Learning - kurz & gut Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow

Aus der Reihe O'Reillys Taschenbibliothek
2

15,90 € 19,90 € *

inkl. gesetzl. MwSt.

*befristete Preissenkung des Verlages.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Ja

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

30.07.2024

Verlag

O'Reilly

Seitenzahl

278 (Printausgabe)

Dateigröße

17483 KB

Auflage

3. Auflage

Sprache

Deutsch

EAN

9783960108566

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

eBooks im PDF-Format haben eine festgelegte Seitengröße und eignen sich daher nur bedingt zum Lesen auf einem tolino eReader oder Smartphone. Für den vollen Lesegenuss empfehlen wir Ihnen bei PDF-eBooks die Verwendung eines Tablets oder Computers.

Kopierschutz

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Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie, allen sonstigen eReadern und am PC lesen. Das eBook ist nicht kopiergeschützt und kann ein personalisiertes Wasserzeichen enthalten. Weitere Hinweise zum Lesen von eBooks mit einem personalisierten Wasserzeichen finden Sie unter Hilfe/Downloads.

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Barrierefreiheit
  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

30.07.2024

Verlag

O'Reilly

Seitenzahl

278 (Printausgabe)

Dateigröße

17483 KB

Auflage

3. Auflage

Sprache

Deutsch

EAN

9783960108566

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  • Bewertung

    aus Augsburg

    5/5

    01.01.2023

    Buch (Taschenbuch)

    Klasse Einstieg in das Machien Learning

    Das Buch wird dem Slogan "kurz & gut" absolut gerecht, ich kann es insbesondere Einsteigern empfehlen, die sich noch nicht oder kaum mit dem Thema beschäftigt haben. In neun Kapiteln auf 200 Seiten erhält man nicht nur einen super Überblick über das Thema sondern kann sich anhand der Codebeispiele auch gleich "Hands On" mit Machine Learning befassen. Wichtig ist zu berücksichtigen, dass das Buch lediglich den Einstieg erleichtern soll, d.h. es ist kein tiefgehendes Nachschlagewerk und will es auch gar nicht sein sondern schildert knapp das konzeptuelle Wissen zu den Aspekten Supervised/Unsupervised Learning, Neuronale Netze und Reinforcement Learning. Wer Interesse hat, findet am Ende jedes Kapitels unter den "weiterführenden Links" zahlreiche Möglichkeiten das vermittelte Wissen zu vertiefen. Wo ich mir ein wenig mehr gewünscht hätte wäre das Kapitel "Datenimport- und vorbereitung", das ist ja häufig die Crux beim ML. Insgesamt aber ein sehr gut gelungener Einstieg ins Thema!

    #1852180

  • Bewertung

    aus Oberhausen

    4/5

    20.05.2022

    Buch (Taschenbuch)

    Schnellen Einstieg in Machine Learning

    Das Buch bietet einen schnellen Einstieg Machine Learning anhand von Beispielen in Jupiter Notebooks. Meistens sind die Verfahren gut erklärt (Kenntnisse in Oberstufenmathematik voraus gesetzt). Punktabzug gibt es für die misslungene Beschreibung der Precision-Recall Kurve und ROC-Kurve. Wer die Beispiele selbst eingeben möchte, der sollte trotzdem die Notebooks herunter laden, denn die Codebeispiele im Buch sind aus Platzgründen unvollständig und enthalten oft nur den für ML spezifischen Teil. Ich hatte mit Anaconda arge Mühe, eine Umgebung zu bauen, in der das Notebook des letzten Kapitels läuft.

    #1715367

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