Machine Learning - kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
3. Auflage 2024
ISBN: 978-3-96009-236-0
Verlag: dpunkt.Verlag

Buch, Deutsch, 278 Seiten, Taschenbuch (DE), Format (B × H): 104 mm x 174 mm, Gewicht: 254 g

Reihe: OReillys Taschenbibliothek

Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning

• Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps
• Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung
• Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik 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:

• Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung
• Supervised und Unsupervised Learning
• Neuronale Netze und Deep Learning
• Reinforcement Learning
• LLMs – moderne Sprachmodelle
• MLOps – Machine Learning für die Praxis

Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kannst du in Jupyter Notebooks experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras.

Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.

Zielgruppe

- Softwareentwickler*innen
- Data Scientists
- Journalist*innen

Autoren/Hrsg.

Zeigermann, Oliver

Nguyen, Chi Nhan

Fachgebiete

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

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
Chi Nhan Nguyen arbeitet als Senior Data Scientist bei der softgarden e-recruiting GmbH. Seine Stationen im akademischen Ausland waren u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University.