Sebastian Raschka Volgorde van de boeken
Deze auteur duikt diep in de wereld van data science en machine learning en legt met enthousiasme ingewikkelde patronen in data bloot. Zijn werk richt zich op het trekken van inzichtelijke conclusies door middel van data mining- en machine learning-technieken, met name voor voorspellende modellering. Als fervent voorstander van samenwerking en de open-source-ethos, gelooft hij in de kracht van het delen van kennis en hulpmiddelen voor wederzijdse groei. Momenteel scherpt hij zijn analytische vaardigheden aan als promovendus, waarbij hij zich richt op de ontwikkeling van zeer efficiënte software voor virtuele screening in de computerondersteunde ontdekking van geneesmiddelen en op nieuwe benaderingen voor eiwit-ligand docking.
- 2024
- 2022
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Develop machine learning and deep learning models with Python
- 774bladzijden
- 28 uur lezen
Focusing on machine and deep learning, this guide offers a thorough exploration of PyTorch, known for its user-friendly coding framework. It is part of a bestselling series, providing readers with practical insights and techniques to effectively implement machine learning concepts. Ideal for both beginners and experienced practitioners, the book emphasizes hands-on learning and real-world applications, making complex topics accessible and engaging.
- 2021
Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
- 2018
Die zweite Auflage dieses Buchs behandelt die Anwendung fortschrittlicher statistischer Modelle des Machine Learnings und die wichtigsten Algorithmen sowie Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Pandas und Keras. Machine Learning und Predictive Analytics revolutionieren die Unternehmenswelt, indem sie es ermöglichen, Trends und Muster in komplexen Daten zu erkennen, was für den langfristigen Geschäftserfolg entscheidend ist. Die Autoren erläutern den Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen anhand praktischer Beispiele und bieten umfassende Einblicke in leistungsfähige Python-Bibliotheken. Sie zeigen, wie Python genutzt werden kann, um grundlegende Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Algorithmen zu entwickeln. Zu den Themen gehören das Trainieren von Lernalgorithmen für Klassifizierungen, Regressionsanalysen zur Ergebnisprognose, Clusteranalysen zur Entdeckung verborgener Muster, Deep-Learning-Verfahren zur Bilderkennung, effektive Datenvorverarbeitung, Dimensionsreduktion zur Datenkomprimierung, das Training neuronaler Netze mit TensorFlow, Ensemble Learning, die Integration von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen sowie Stimmungsanalysen in sozialen Netzwerken und die Modellierung sequenzieller Daten mit rekurrenten neuronalen Netzen.
- 2015
Python Machine Learning
- 622bladzijden
- 22 uur lezen
Machine learning is eating the software world. Understand and work at the cutting edge of machine learning, neural networks, and deep learning with this second edition of Sebastian Raschka's bestselling book, Python Machine Learning. Modernized and extended to include the latest open source technologies, including scikit-learn, Keras, and TensorFlow, Python Machine Learning Second Edition offers the practical knowledge and techniques you need to create effective machine learning and deep learning applications in Python. Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili's unique insight and expertise introduce you to machine learning and deep learning algorithms, before progressing to advanced topics in data analysis. This book combines the theoretical principles of machine learning with a hands-on coding approach for a thorough grasp of machine learning theory and implementation using Python.
