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Machine Learning und Neuronale Netze: Der verständliche Einstieg mit Python

Data Science ist eine der Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts. In diesem Buch lernen Sie die Grundlagen dazu. Es richtet sich an alle, die diesen Schritt gehen wollen, an Wirtschaftswissenschaftler aus Theorie und Praxis, Softwareentwickler wie auch Programmiereinsteiger.

Das Buch bietet eine fundierte Einführung in Machine Learning und Neuronale Netze in Python. Es werden alle notwendigen Grundlagen erklärt, notwendiges mathematisches Hintergrundwissen wiederholt und ein Crash Kurs in Python gegeben, so dass man auch ohne Vorkenntnisse dieses Buch nutzen kann. Daraufhin werden anhand von vielen Praxisbeispielen die bekanntesten Machine Learning Algorithmen theoretisch und praktisch erklärt. Ein großes Kapitel widmet sich dem Deep Learning, den Aufbau von neuronalen Netzen, den Algorithmen, die in der Praxis immer mehr Anwendung finden.

Das Buch im Überblick:

Einführung in Data Science, Mathematik und Python

Datenaufbereitung in Python

Data Science mit Scipy

Regressionsmodelle mit Scikit-Learn

Baumverfahren

Support Vector Machines

Unsupervised Modelle wie Clustering

Aufbau von Data Science Modellen

Deep Learning / Neuronale Netze mit TensorFlow2 und Keras

Vorteile

Einfache, anschauliche Einführung in grundlegende bis fortgeschrittene Themen der Datenanalyse und des Machine Learnings

Praktische Beispiele mit ausführlichen Erklärungen

Vorstellung verschiedener Modelle, Data Science Ansätzen, gängiger Bibliotheken und Online-Ressourcen

Übersicht über Pythons vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Machine Learning

Lösungen für spezifische Aufgaben mithilfe von effizienten Algorithmen finden

Dieses Buch bietet Ihnen einen umfassenden Einstieg in Data Science mit Python! (Quelle: Verlag)

Literaturverzeichnis: Seite 497-502