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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow. Aurélien Géron
Читать онлайн.Название Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Год выпуска 0
isbn 9783960103400
Автор произведения Aurélien Géron
Жанр Математика
Издательство Bookwire
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2. AUFLAGE
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
Aurélien Géron
Deutsche Übersetzung von Kristian Rother & Thomas Demmig
Aurélien Géron
Lektorat: Alexandra Follenius
Übersetzung: Kristian Rother, Thomas Demmig
Korrektorat: Sibylle Feldmann, www.richtiger-text.de
Satz: III-satz, www.drei-satz.de
Herstellung: Stefanie Weidner
Umschlaggestaltung: Karen Montgomery, Michael Oréal, www.oreal.de
Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
ISBN:
Print 978-3-96009-124-0
PDF 978-3-96010-339-4
ePub 978-3-96010-340-0
mobi 978-3-96010-341-7
2. Auflage
Translation Copyright für die deutschsprachige Ausgabe © 2020 dpunkt.verlag GmbH
Wieblinger Weg 17
69123 Heidelberg
Authorized German translation of the English edition of Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, ISBN 9781492032649 © 2019 Kiwisoft S.A.S. This translation is published and sold by permission of O’Reilly Media, Inc., which owns or controls all rights to publish and sell the same.
Dieses Buch erscheint in Kooperation mit O’Reilly Media, Inc. unter dem Imprint »O’REILLY«. O’REILLY ist ein Markenzeichen und eine eingetragene Marke von O’Reilly Media, Inc. und wird mit Einwilligung des Eigentümers verwendet.
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Inhalt
Teil IDie Grundlagen des Machine Learning
1Die Machine-Learning-Umgebung
Warum wird Machine Learning verwendet?
Unterschiedliche Machine-Learning-Systeme
Überwachtes/unüberwachtes Lernen
Instanzbasiertes versus modellbasiertes Lernen
Die wichtigsten Herausforderungen beim Machine Learning
Unzureichende Menge an Trainingsdaten
Nicht repräsentative Trainingsdaten
Overfitting der Trainingsdaten
Underfitting der Trainingsdaten