Einführung in Machine Learning mit Python

Praxiswissen Data Science
Buch | Softcover
XIV, 364 Seiten
2017
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-049-6 (ISBN)
39,90 inkl. MwSt
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine Learning-Anwendungen selbst zu entwickeln, braucht es keine großen Teams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, kann Ihnen dieses Praxisbuch zeigen, wie Sie Ihre eigenen Machine Learning-Lösungen entwickeln.

Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine Learning-Algorithmen auf die Praxis und weniger auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliothekn NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Buch herauszuholen.

Andreas C. Müller hat einen Doktor im Machine Learning von der Universität Bonn. Nach einem Jahr bei Amazon arbeitet er heute am Center for Data Science an der New York University. Er ist Core Contributor beim Toolkit scikit-learn. Sein Ziel ist es, offene Werkzeuge zu schaffen, die die Barriere für den Einstieg ins maschinelle Lernen senken.

Sarah Guido ist als Data Scientist tätig und hat viel Zeit in Start-ups verbracht. Sie liebt Python, Machine Learning und große Mengen Daten. Sie ist eine erfahrene Konferenzrednerin und nimmt derzeit an einem Graduiertenstudium an der University of Michigan teil.

Erscheinungsdatum
Übersetzer Kristian Rother
Verlagsort Heidelberg
Sprache deutsch
Maße 165 x 240 mm
Einbandart kartoniert
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Informatik Programmiersprachen / -werkzeuge Python
Schlagworte AI • Algorithmen • Artificial Intelligence • Data Science • Deep learning • KI • Künstliche Intelligenz • Künstliche Intelligenz • machine learning • Maschinelles Lernen • matplotlib • Neuronale Netze • NumPy • Python • Python (Programmiersprache); Einführung • Python (Programmiersprache); Einführung • scikit-learn • Statistische Datenanalyse
ISBN-10 3-96009-049-8 / 3960090498
ISBN-13 978-3-96009-049-6 / 9783960090496
Zustand Neuware
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