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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch

Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch
NEU
Der Klassiker - jetzt neu zu PyTorch! - Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch - Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch - Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning - Mit zahlreichen Übungen und Lösungen Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten... alles anzeigen expand_more

Der Klassiker - jetzt neu zu PyTorch!



- Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch

- Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch

- Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning

- Mit zahlreichen Übungen und Lösungen



Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren – dieses Buch bietet einen idealen Einstieg.

Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen – von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten.



- Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning

- Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch – von der Datenexploration bis zur Modellbewertung

- Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung

- Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle

- Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie 

- Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning



Aurélien Géron arbeitet als Consultant für Machine Learning. Als ehemaliger Mitarbeiter von Google hat er das YouTube-Team zur Klassifikation von Videos geleitet. Er war Gründer und CTO von mehreren Unternehmen: Wifirst, ein führender Anbieter von drahtlosen Internetdiensten in Frankreich; Polyconseil, ein Beratungsunternehmen mit den Schwerpunkten Telekommunikation, Medien und Strategie; sowie Geron AI, ein auf Machine Learning spezialisiertes Beratungsunternehmen. Davor war er als Ingenieur in verschiedenen Bereichen tätig: Finanzen (JP Morgan und Société Générale), Verteidigung (Department of Defense in Kanada) und Gesundheitswesen (Bluttransfusionen). Er hat eine Reihe von Fachbüchern veröffentlicht (zu C++, WLAN und Internetarchitekturen) und Vorlesungen an mehreren Universitäten gehalten. Sonstige wissenswerte Dinge: Er hat seinen drei Kindern beigebracht, mit den Fingern binär zu zählen (bis 1023), hat Mikrobiologie und Evolutionsgenetik studiert, bevor er sich der Softwareentwicklung zugewandt hat, und sein Fallschirm öffnete sich bei seinem zweiten Absprung nicht.

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Ein Blick ins Buch

Book2Look-Leseprobe
  • Artikelnummer SW9783960109952110164.1
  • Autor find_in_page Aurélien Géron
  • Mit find_in_page Thomas Demmig
  • Autoreninformationen Aurélien Géron arbeitet als Consultant für Machine Learning. Als… open_in_new Mehr erfahren
  • Verlag find_in_page O'Reilly
  • Seitenzahl 830
  • Barrierefreiheit
    Aktuell liegen noch keine Informationen vor
  • ISBN 9783960109952

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