Machine Learning mit Python und Scikit-Learn und TensorFlow

Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning
2. aktualisierte und erweitetre Auflage 2017
ISBN: 978-3-95845-733-1
Verlag: MITP Verlags GmbH

Buch, Deutsch, 584 Seiten, Format (B × H): 169 mm x 238 mm, Gewicht: 974 g

Reihe: mitp Professional

Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Pandas und KerasBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMachine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien.Die zweite Auflage dieses Buchs berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dies betrifft insbesondere die neuesten Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-learn, Keras und TensorFlow.Python zählt zu den führenden Programmiersprachen in den Bereichen Machine Learning, Data Science und Deep Learning und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten.Die Autoren erläutern umfassend den Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür behandeln sie in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie Scikit-learn, Keras und TensorFlow. Sie lernen detailliert, wie Sie Python für maschinelle Lernverfahren einsetzen und dabei eine Vielzahl von statistischen Modellen verwenden.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen für die KlassifizierungRegressionsanalysen zum Prognostizieren von ErgebnissenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren zur BilderkennungOptimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur VorverarbeitungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze mit TensorFlowKombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung eines Machine-Learning-Modells in eine WebanwendungStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze

Zielgruppe

Alle, die sich mit Data Science und Machine Learning beschäftigen

Autoren/Hrsg.

Raschka, Sebastian

Mirjalili, Vahid

Über Autor(innen)

Sebastian Raschka verfügt über jahrelange Erfahrung in der Python-Programmierung und leitete mehrere Seminare über praktische Data-Science-Anwendungen, Machine Learning und Deep Learning u.a. auf der SciPy-Konferenz.Vahid Mirjalili erforscht Anwendungen des Machine Learnings in verschiedenen Computer-Vision-Projekten (»maschinelles Sehen«) am Fachbereich für Informatik und Ingenieurswesen an der Michigan State University.