• Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow
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Aurélien Géron
Kristian Rother (Übersetzung)

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow

Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme

erscheint voraussichtlich
im Dezember 2017, ca. 576 Seiten, Broschur
O’Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-061-8

Buch
39,90 €

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Beschreibung

Eine Reihe technischer Durchbrüche beim Deep Learning haben das gesamte Gebiet des maschinellen Lernens in den letzten Jahren beflügelt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch zeigt Ihnen wie.

Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks – Scikit-Learn und TensorFlow – verhilft Ihnen der Autor Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.

 

Zielgruppe

  • Data Scientists, Datenanalysten, Studenten der Informatik
       

Autor / Autorin

Aurélien Géron arbeitet als Consultant für Machine Learning. Als ehemaliger Mitarbeiter von Google hat er von 2013 bis 2016 das Team zur Klassifizierung von Videos geleitet. Außerdem war er zwischen 2002 und 2012 als Gründer und CTO bei Wifirst tätig, einem führenden französischen ISP, und 2001 als CTO von Polyconseil, dem Betreiber des Carsharing-Dienstes Autolib´ für elektrische Fahrzeuge.


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