Mit diesem Buch erhalten Interessierte eine umfassende sowie praktische Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen. Die Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib werden beschrieben. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert. Die dritte Auflage des Buches wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning. Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.
MITP-Verlag • 3.Aufl. 2021 • 768S. • ISBN 9783747502136
