Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn - Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics

• Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings


• Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib


• Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen

Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.

Die dritte Auflage dieses Buchs 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 insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.

Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.

Aus dem Inhalt:

• Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python


• Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest


• Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen


• Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten


• Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung


• Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion


• Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2


• Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning


• Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen


• Stimmungsanalyse in Social Networks


• Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze


• Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen