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Practical Machine Learning with AWS, Fachbücher von Himanshu Singh
"Practical Machine Learning with AWS" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Entwickler und Datenwissenschaftler richtet, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen in der Cloud vertiefen möchten. Das Buch ist in drei Teile gegliedert und bietet eine strukturierte Herangehensweise an die Nutzung von AWS-Diensten für maschinelles Lernen. Im ersten Teil werden grundlegende Cloud-Konzepte und Terminologien vorgestellt, die für das Verständnis von AWS-Diensten wie S3, EC2 und CloudFormation unerlässlich sind. Der zweite Teil widmet sich der praktischen Anwendung von SageMaker, einem leistungsstarken Tool zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen. Im dritten Teil werden weitere AWS-Dienste wie Amazon Comprehend und Amazon Forecast behandelt, die zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse und Vorhersage bieten. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, den gesamten maschinellen Lernprozess von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung zu automatisieren und sich auf die AWS Certified Machine Learning-Specialty-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.
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Practical Machine Learning with Rust, Fachbücher von Joydeep Bhattacharjee
Practical Machine Learning with Rust bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen mit der Programmiersprache Rust. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens, einschliesslich überwachtem, unüberwachtem und verstärkendem Lernen, und vermittelt die Grundlagen von Rust. Leserinnen und Leser werden in spezifische Bereiche des maschinellen Lernens eingeführt, wie Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung, und lernen die entsprechenden Rust-Bibliotheken kennen, die für die Erstellung von Anwendungen in diesen Bereichen nützlich sind. Darüber hinaus wird erläutert, wie diese Anwendungen sowohl lokal als auch in der Cloud bereitgestellt werden können. Nach der Lektüre werden die Leserinnen und Leser in der Lage sein, leistungsstarke und speichersichere Anwendungen zu entwickeln, die weniger Ressourcen benötigen.
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Practical Machine Learning for Streaming Data with Python, Fachbücher von Sayan Putatunda"Practical Machine Learning for Streaming Data with Python" ist ein Fachbuch, das sich an Datenwissenschaftler und Maschinenlern-Ingenieure richtet, die maschinelles Lernen für Streaming-Daten implementieren möchten. Es bietet eine umfassende Einführung in die Herausforderungen und Anwendungen von Streaming-Daten in der realen Welt. Das Buch behandelt die Grundlagen des Scikit-Multiflow-Frameworks und bietet praktische Anleitungen zur Entwicklung, Validierung und Implementierung von Modellen für Streaming-Daten mit Python. Die Leser werden durch verschiedene Algorithmen des inkrementellen und Online-Lernens geführt und lernen, wie man Modelle zur Erkennung von Konzeptdrift entwickelt. Darüber hinaus werden Techniken für Klassifikation, Regression und Ensemble-Lernen in Streaming-Daten-Kontexten behandelt. Das Buch schliesst mit einem Überblick über andere Open-Source-Tools für Streaming-Daten ab, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die in diesem dynamischen Bereich arbeiten möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning with Python, Fachbücher von Dipanjan Sarkar, Tushar Sharma, Raghav Bali"Practical Machine Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an alle richtet, die die wesentlichen Fähigkeiten erlernen möchten, um komplexe Probleme mit maschinellem Lernen und Deep Learning zu erkennen und zu lösen. Das Buch nutzt reale Beispiele und das weit verbreitete Python-Ökosystem für maschinelles Lernen, um die Kunst und Wissenschaft des maschinellen Lernens zu vermitteln. Es bietet eine strukturierte und umfassende Herangehensweise, die durch praktische Beispiele und Code ergänzt wird. Die Leser werden in die Lage versetzt, maschinelle Lernsysteme und -projekte erfolgreich zu denken, zu entwerfen, zu bauen und auszuführen. Die verschiedenen Teile des Buches decken grundlegende Konzepte, Standard-Pipelines und reale Fallstudien ab, um ein tiefes Verständnis für die Materie zu fördern.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning in JavaScript, Fachbücher von Charlie Gerard"Practical Machine Learning in JavaScript" ist ein Fachbuch, das sich an Webentwickler richtet, die eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens suchen. Es ermöglicht den Leserinnen und Lesern, maschinelles Lernen in ihre Webanwendungen zu integrieren, ohne eine neue Programmiersprache erlernen zu müssen. Das Buch bietet eine ausgewogene Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Beispielen, die auf TensorFlow.js basieren. Durch die Verwendung von Codebeispielen und Projektanleitungen wird ein tieferes Verständnis für die Möglichkeiten des maschinellen Lernens vermittelt. Die Leserinnen und Leser erfahren, wie diese Technologien die Zukunft der Programmierung und insbesondere der Webentwicklung beeinflussen können. In einer Zeit, in der maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen, von Gesundheitswesen bis Kunst, an Bedeutung gewinnt, ist dieses Buch ein wertvolles Werkzeug, um im Technologiebereich relevant zu bleiben und neue Trends sowie Best Practices zu erlernen.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with R, Fachbücher von Abhijit GhatakDas Buch "Machine Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten. Es ist in zwei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil vermittelt die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Datenverteilungen sowie deren Relevanz für das maschinelle Lernen. Hierbei werden die mathematischen und statistischen Aspekte des maschinellen Lernens detailliert behandelt, einschliesslich der Konzepte und Einschränkungen, die bei der Gestaltung von Lernalgorithmen zu beachten sind. Der zweite Teil des Buches widmet sich den Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Jeder Algorithmus wird mathematisch durchgearbeitet und in R kodiert, um massgeschneiderte Lernanwendungen zu erstellen. Das Buch enthält zahlreiche ausgearbeitete Beispiele und R-Codes, die es den Lesenden ermöglichen, den Code an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Es richtet sich an Forscher, die R für maschinelles Lernen nutzen möchten, sowie an alle, die die praktischen Aspekte der Implementierung von Lernalgorithmen für die Datenanalyse verstehen wollen.60,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Pramod Singh
Das Buch "Machine Learning with PySpark, Second Edition" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark 3.1 zur Entwicklung datengetriebener, intelligenter Anwendungen. Es behandelt die Grundlagen von Apache Spark und die neuesten Aktualisierungen des Frameworks. Die Leserinnen und Leser werden in die Implementierung traditioneller Machine Learning-Algorithmen eingeführt und lernen, wie man natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme anwendet. Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Auswahl von Machine Learning-Algorithmen, Datenaufnahme und -verarbeitung zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es enthält praktische Demonstrationen zum Aufbau von überwachten Machine Learning-Modellen wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Darüber hinaus wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Spark-Pipelines sowie die Anwendung von unüberwachten Modellen wie K-Means und hierarchischer Clusterung behandelt. Ein Abschnitt zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst Textverarbeitung, Text Mining und Embeddings für Klassifikationen. Diese aktualisierte Ausgabe führt auch Koalas in Spark ein und zeigt, wie man Datenworkflows mit Airflow und der neuesten ML-Bibliothek von PySpark automatisiert.
64,19 €*
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin Zollanvari
Das Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.
74,89 €*
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Practical Machine Learning with AWS, Fachbücher von Himanshu Singh"Practical Machine Learning with AWS" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Entwickler und Datenwissenschaftler richtet, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen in der Cloud vertiefen möchten. Das Buch ist in drei Teile gegliedert und bietet eine strukturierte Herangehensweise an die Nutzung von AWS-Diensten für maschinelles Lernen. Im ersten Teil werden grundlegende Cloud-Konzepte und Terminologien vorgestellt, die für das Verständnis von AWS-Diensten wie S3, EC2 und CloudFormation unerlässlich sind. Der zweite Teil widmet sich der praktischen Anwendung von SageMaker, einem leistungsstarken Tool zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen. Im dritten Teil werden weitere AWS-Dienste wie Amazon Comprehend und Amazon Forecast behandelt, die zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse und Vorhersage bieten. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, den gesamten maschinellen Lernprozess von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung zu automatisieren und sich auf die AWS Certified Machine Learning-Specialty-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning with Rust, Fachbücher von Joydeep BhattacharjeePractical Machine Learning with Rust bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen mit der Programmiersprache Rust. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens, einschliesslich überwachtem, unüberwachtem und verstärkendem Lernen, und vermittelt die Grundlagen von Rust. Leserinnen und Leser werden in spezifische Bereiche des maschinellen Lernens eingeführt, wie Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung, und lernen die entsprechenden Rust-Bibliotheken kennen, die für die Erstellung von Anwendungen in diesen Bereichen nützlich sind. Darüber hinaus wird erläutert, wie diese Anwendungen sowohl lokal als auch in der Cloud bereitgestellt werden können. Nach der Lektüre werden die Leserinnen und Leser in der Lage sein, leistungsstarke und speichersichere Anwendungen zu entwickeln, die weniger Ressourcen benötigen.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning for Streaming Data with Python, Fachbücher von Sayan Putatunda"Practical Machine Learning for Streaming Data with Python" ist ein Fachbuch, das sich an Datenwissenschaftler und Maschinenlern-Ingenieure richtet, die maschinelles Lernen für Streaming-Daten implementieren möchten. Es bietet eine umfassende Einführung in die Herausforderungen und Anwendungen von Streaming-Daten in der realen Welt. Das Buch behandelt die Grundlagen des Scikit-Multiflow-Frameworks und bietet praktische Anleitungen zur Entwicklung, Validierung und Implementierung von Modellen für Streaming-Daten mit Python. Die Leser werden durch verschiedene Algorithmen des inkrementellen und Online-Lernens geführt und lernen, wie man Modelle zur Erkennung von Konzeptdrift entwickelt. Darüber hinaus werden Techniken für Klassifikation, Regression und Ensemble-Lernen in Streaming-Daten-Kontexten behandelt. Das Buch schliesst mit einem Überblick über andere Open-Source-Tools für Streaming-Daten ab, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die in diesem dynamischen Bereich arbeiten möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning with Python, Fachbücher von Dipanjan Sarkar, Tushar Sharma, Raghav Bali"Practical Machine Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an alle richtet, die die wesentlichen Fähigkeiten erlernen möchten, um komplexe Probleme mit maschinellem Lernen und Deep Learning zu erkennen und zu lösen. Das Buch nutzt reale Beispiele und das weit verbreitete Python-Ökosystem für maschinelles Lernen, um die Kunst und Wissenschaft des maschinellen Lernens zu vermitteln. Es bietet eine strukturierte und umfassende Herangehensweise, die durch praktische Beispiele und Code ergänzt wird. Die Leser werden in die Lage versetzt, maschinelle Lernsysteme und -projekte erfolgreich zu denken, zu entwerfen, zu bauen und auszuführen. Die verschiedenen Teile des Buches decken grundlegende Konzepte, Standard-Pipelines und reale Fallstudien ab, um ein tiefes Verständnis für die Materie zu fördern.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with R, Fachbücher von Abhijit GhatakDas Buch "Machine Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten. Es ist in zwei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil vermittelt die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Datenverteilungen sowie deren Relevanz für das maschinelle Lernen. Hierbei werden die mathematischen und statistischen Aspekte des maschinellen Lernens detailliert behandelt, einschliesslich der Konzepte und Einschränkungen, die bei der Gestaltung von Lernalgorithmen zu beachten sind. Der zweite Teil des Buches widmet sich den Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Jeder Algorithmus wird mathematisch durchgearbeitet und in R kodiert, um massgeschneiderte Lernanwendungen zu erstellen. Das Buch enthält zahlreiche ausgearbeitete Beispiele und R-Codes, die es den Lesenden ermöglichen, den Code an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Es richtet sich an Forscher, die R für maschinelles Lernen nutzen möchten, sowie an alle, die die praktischen Aspekte der Implementierung von Lernalgorithmen für die Datenanalyse verstehen wollen.60,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Pramod SinghDas Buch "Machine Learning with PySpark, Second Edition" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark 3.1 zur Entwicklung datengetriebener, intelligenter Anwendungen. Es behandelt die Grundlagen von Apache Spark und die neuesten Aktualisierungen des Frameworks. Die Leserinnen und Leser werden in die Implementierung traditioneller Machine Learning-Algorithmen eingeführt und lernen, wie man natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme anwendet. Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Auswahl von Machine Learning-Algorithmen, Datenaufnahme und -verarbeitung zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es enthält praktische Demonstrationen zum Aufbau von überwachten Machine Learning-Modellen wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Darüber hinaus wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Spark-Pipelines sowie die Anwendung von unüberwachten Modellen wie K-Means und hierarchischer Clusterung behandelt. Ein Abschnitt zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst Textverarbeitung, Text Mining und Embeddings für Klassifikationen. Diese aktualisierte Ausgabe führt auch Koalas in Spark ein und zeigt, wie man Datenworkflows mit Airflow und der neuesten ML-Bibliothek von PySpark automatisiert.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin ZollanvariDas Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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