Machine Learning – kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
2. Auflage 2021
ISBN: 978-3-96009-161-5
Verlag: dpunkt.verlag

Buch, Deutsch, 208 Seiten, Format (B × H): 108 mm x 178 mm

Reihe: O'Reillys Taschenbibliothek

Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning

• 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.

Zielgruppe

- Softwareentwickler*innen
- Data Scientists
- Journalist*innen

Autoren/Hrsg.

Nguyen, Chi Nhan

Zeigermann, Oliver

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Algorithmen & Datenstrukturen

Über Autor(innen)

Zeigermann, Oliver
Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach aus Hamburg. Über die letzten Jahrzehnte hat er Software in vielen unterschiedlichen Sprachen und Technologien entwickelt. In den letzten Jahren ist er tiefer in die Analyse und Verarbeitung von Daten eingestiegen

Nguyen, Chi Nhan
Nach seiner Diplom- und Doktorarbeit an der Universität Hamburg im Bereich Hochenergiephysik am Teilchenbeschleuniger HERA/DESY arbeitete Chi Nhan Nguyen mehrere Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter im akademischen Ausland. Seine Stationen waren dabei u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University. Seit 2013 arbeitet er als Datenwissenschaftler und Berater für die S&P Consult im Bereich der Optimierung von Sanierungsstrategien für Versorgungsnetzwerke auf Basis von stochastischen Alterungsmodellen.