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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren - Softcover
Synopsis
Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sindUnsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz seinVoller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-BeispielenVerwendet Scikit-learn, TensorFlow und KerasEin Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind – Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.
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Praxisbuch Unsupervised Learning
Published by
Dpunkt.Verlag Mär 2020, 2020
ISBN 10: 3960091273
ISBN 13: 9783960091271
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Taschenbuch
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. Aus dem Inhalt Vergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Richten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es Bauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen Nutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen Führen Sie Semi-supervised Learning durch Entwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen Generieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs) 358 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning
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Dpunkt.Verlag Mär 2020, 2020
ISBN 10: 3960091273
ISBN 13: 9783960091271
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Taschenbuch
Seller: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. Aus dem Inhalt Vergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Richten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es Bauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen Nutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen Führen Sie Semi-supervised Learning durch Entwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen Generieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs) 358 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren (Animals)
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Condition: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages. Seller Inventory # M03960091273-V
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Praxisbuch Unsupervised Learning
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Dpunkt.Verlag Mär 2020, 2020
ISBN 10: 3960091273
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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
Seller: Revaluation Books, Exeter, United Kingdom
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Paperback. Condition: Brand New. German language. 9.45x6.46x0.94 inches. In Stock. Seller Inventory # __3960091273
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Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren (Animals)
Seller: Studibuch, Stuttgart, Germany
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paperback. Condition: Sehr gut. 358 Seiten; 9783960091271.2 Gewicht in Gramm: 1. Seller Inventory # 968475
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Praxisbuch Unüberwachtes Lernen
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dpunkt.verlag GmbH, 2020
ISBN 10: 3960091273
ISBN 13: 9783960091271
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Kartoniert / Broschiert
Seller: moluna, Greven, Germany
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Kartoniert / Broschiert. Condition: New. AUTOR: Patel, Ankur A.Ankur A. Patel ist Vice President Data Science bei 7Park Data, einem Portfolio-Unternehmen von Vista Equity Partners. Bei 7Park Data verwenden Ankur und sein Data-Science-Team alternative Daten, um Datenprodukte fuer Hedge-Fond. Seller Inventory # 335045025
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Praxisbuch Unsupervised Learning
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ISBN 10: 3960091273
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Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sinddpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 358 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783960091271
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Praxisbuch Unsupervised Learning : Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
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Dpunkt.Verlag Gmbh Mär 2020, 2020
ISBN 10: 3960091273
ISBN 13: 9783960091271
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Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. Aus dem Inhalt Vergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Richten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es Bauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen Nutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen Führen Sie Semi-supervised Learning durch Entwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen Generieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs). Seller Inventory # 9783960091271
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