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Zweigstelle: Hauptstelle	Mediengruppe: Sachliteratur	Standorte: Wcb Ngu / 2. Obergeschoss	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0

Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, eine Einführung in das Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden die Themen mit praktischen Beispielen veranschaulicht. Anhand von Beispieldatensätzen lernt man einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kann man in Jupyter Notebooks experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs hat man einen Überblick über das gesamte Thema und kann Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps.