Bewertung:
Das Buch erhält gemischte Kritiken von den Nutzern. Viele loben den einsteigerfreundlichen Ansatz für maschinelles Lernen und Python-Programmierung, während andere die mangelnde Tiefe und einige logistische Probleme beim Zugriff auf die Materialien kritisieren.
Vorteile:- Schritt-für-Schritt-Anleitung für absolute Anfänger in Python und maschinellem Lernen
Nachteile:- Praktischer, praxisnaher Ansatz mit Programmierbeispielen und Übungen
(basierend auf 15 Leserbewertungen)
Python Machine Learning for Beginners: Learning from scratch NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikitlearn, and TensorFlow for Machine Learning and
Maschinelles Lernen in Python für Einsteiger.
Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind auf dem Vormarsch. Ja, das ist richtig. Basierend auf einer beträchtlichen Menge an Daten und Beweisen ist es offensichtlich, dass ML und KI hier sind, um zu bleiben. Betrachten Sie eine beliebige Branche von heute. Die praktischen Anwendungen von ML treiben die Geschäftsergebnisse in die Höhe. Ob im Gesundheitswesen, im E-Commerce, in Behörden, im Transportwesen, auf Social-Media-Websites, bei Finanzdienstleistungen, in der Fertigung, in der Öl- und Gasindustrie, im Marketing und Vertrieb - die Liste ist endlos. Die Liste lässt sich fortsetzen. Es besteht kein Zweifel daran, dass ML in Zukunft in jedem Bereich eine entscheidende Rolle spielen wird. Aber was macht ein Fachmann für maschinelles Lernen? Ein Spezialist für maschinelles Lernen entwickelt intelligente Algorithmen, die aus Daten lernen und sich schnell an die Daten anpassen. Diese High-End-Algorithmen machen dann genaue Vorhersagen.
Python Machine Learning for Beginners bietet Ihnen einen praktischen Ansatz, um ML schnell zu lernen.
Was ist an diesem Buch anders?
AI Publishing glaubt fest an die Methodik "Learning by doing". In diesem Sinne haben wir dieses Buch mit großer Sorgfalt zusammengestellt. Sie werden feststellen, dass der Schwerpunkt auf den theoretischen Aspekten des maschinellen Lernens genauso groß ist wie der Schwerpunkt auf den praktischen Aspekten des Themas. In der ersten Hälfte des Buches werden Sie sehr ausführlich über Datenanalyse und Visualisierung informiert. In der zweiten Hälfte geht es dann um maschinelles Lernen und statistische Modelle für die Datenwissenschaft. In jedem Kapitel wird Ihnen der theoretische Rahmen für die verschiedenen Techniken der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens vorgestellt, und praktische Beispiele veranschaulichen die Funktionsweise dieser Techniken. Wenn Sie dieses Buch kaufen, wird Ihre Lernreise sehr viel einfacher. Der Grund dafür ist, dass Sie auf der Website des Verlags sofortigen Zugriff auf das gesamte Lernmaterial erhalten, das mit diesem Buch vorgestellt wird - Referenzen, PDFs, Python-Codes und Übungen. All dieses Material steht Ihnen ohne zusätzliche Kosten zur Verfügung. Sie können die in diesem Buch verwendeten ML-Datensätze zur Laufzeit herunterladen oder über den Ordner Ressourcen/Datensätze darauf zugreifen. Auch der kurze Kurs zur Python-Programmierung im zweiten Kapitel wird Ihnen sehr nützlich sein, vor allem, wenn Sie neu in Python sind. Da Sie mit diesem Buch Zugang zu allen Python-Codes und -Datensätzen haben, brauchen Sie nur einen Computer mit Internetanschluss, um loszulegen.
Zu den behandelten Themen gehören:
⬤ Einführung und Einrichtung der Umgebung.
⬤ Python Crash-Kurs.
⬤ Python NumPy Bibliothek für die Datenanalyse.
⬤ Einführung in die Pandas-Bibliothek für die Datenanalyse.
⬤ Datenvisualisierung mit den Bibliotheken Matplotlib, Seaborn und Pandas.
⬤ Lösen von Regressionsproblemen in ML mit der Sklearn-Bibliothek.
⬤ Lösen von Klassifizierungsproblemen in ML mit der Sklearn-Bibliothek.
⬤ Daten-Clustering mit ML unter Verwendung der Sklearn-Bibliothek.
⬤ Deep Learning mit Python TensorFlow 2. 0.
⬤ Dimensionalitätsreduktion mit PCA und LDA unter Verwendung von Sklearn.
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| ISBN: | 9781734790153 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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