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Machine Learning und KI kompakt - Softcover

 
9783988890313: Machine Learning und KI kompakt

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ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Raschka, Sebastian
Published by dpunkt.Verlag, 2025
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Raschka, Sebastian
Published by dpunkt.Verlag, 2025
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Frank Langenau, Sebastian Raschka
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Seller: Rarewaves.com USA, London, LONDO, United Kingdom

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Unknown Author
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Unknown Author
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Seller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom

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Unknown Author
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Seller: GreatBookPricesUK, Woodford Green, United Kingdom

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Sebastian Raschka
Published by Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
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Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache 240 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783988890313

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Sebastian Raschka
Published by Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
New Taschenbuch

Seller: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germany

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache 240 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783988890313

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Sebastian Raschka
Published by Dpunkt.Verlag Gmbh Feb 2025, 2025
ISBN 10: 3988890316 ISBN 13: 9783988890313
New Taschenbuch

Seller: Wegmann1855, Zwiesel, Germany

Seller rating 5 out of 5 stars 5-star rating, Learn more about seller ratings

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHubSie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung.Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele.Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Seller Inventory # 9783988890313

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