Machine Learning mit Python und Scikit-learn und TensorFlow

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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.