Ebook Free , by Aurélien Géron
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Produktinformation
Format: Kindle Ausgabe
Dateigröße: 68576 KB
Seitenzahl der Print-Ausgabe: 576 Seiten
ISBN-Quelle für Seitenzahl: 1491962291
Gleichzeitige Verwendung von Geräten: Keine Einschränkung
Verlag: O'Reilly Media; Auflage: 1 (13. März 2017)
Verkauf durch: Amazon Media EU S.Ã r.l.
Sprache: Englisch
ASIN: B06XNKV5TS
Text-to-Speech (Vorlesemodus):
Aktiviert
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' + "Die Sprachausgabe ist für den Kindle Fire HDX, Kindle Fire HD, Kindle Fire, Kindle Touch, Kindle Keyboard, Kindle (2. Generation), Kindle DX, Amazon Echo, Amazon Tap und Echo Dot verfügbar." + '
'
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X-Ray:
Aktiviert
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"popoverLabel": "X-Ray Popover ",
"closeButtonLabel": "X-Ray Popover schließen",
"content": '
' + "X-Ray ist auf Kindle E-Reader mit Touchscreen, Kindle Fire 2. Generation und später, Kindle für iOS und der neuesten Version von Kindle für Android verfügbar." + '
',
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Word Wise: Nicht aktiviert
Verbesserter Schriftsatz:
Aktiviert
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var $typesettingPopover = $('#typesettingPopover');
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' + "Deutliche Schriftsatzverbesserungen bieten schnelleres Lesen mit weniger Augenbelastung und attraktiven Seiten-Layouts, auch bei größeren Schriftgrößen.
>Weitere Informationen" + '
',
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"closeButtonLabel": "Popover für verbesserten Schriftsatz schließen"
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Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
30 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
#31.456 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)
The table of contents is missing in the Kindle preview.THE FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING1. The Machine Learning Landscape (comment: probably the most lucid ML explanation I've ever read)2. End-to-End Machine Learning Project3. Classification4. Training Models5. Support Vector Machines6. Decision Trees7. Ensemble Learning and Random Forests8. Dimensionality ReductionNEURAL NETWORKS AND DEEP LEARNING9. Up and Running with TensorFlow10. Introduction to Artificial Neural Networks11. Training Deep Neural Nets12. Distributing TensorFlow Across Devices and Servers13. Convolutional Neural Networks14. Recurrent Neural Networks15. Autoencoders16. Reinforcement Learning
Urlaubsroutine 2017: 1 Thriller und 1 Fachbuch mit im Gepäck für die Strandliege. Bei diesem "Hands-on ML"-Buch juckte es dann schnell in meinen Fingern, die zahllosen Beispiele (Python/Jupyter Notebooks) und Verweise direkt am Laptop nachzuvollziehen/auszuprobieren. Das musste aber bis daheim warten.... Ich fand das Buch gut organisiert, logisch aufgebaut und sehr motivierend für die Umsetzung eigener Ideen. Die notwendige Mathematik schaue ich mir bei Bedarf später im Kontext meiner Projekte im Buch noch einmal genauer an oder nehme die Referenzen als Startpunkt für eine weitere Vertiefung. Stand Sommer 2017 ist es alles in allem ein sehr empfehlenswertes Buch.
Ich war bis vor Kurzem der Meinung, dass sich ein Real-Programmer nicht mit so etwas wie Python die Hände schmutzig machen sollte. In Vorbereitung für ein Projekt habe ich es mir doch näher angeschaut. Über die Sprache kann man diskutieren, aber die Bibliotheken sind wirklich brauchbar und offensichtlich auch sehr effizient implementiert (es werden good old Fortran und C Bibliotheken aufgerufen).Das Buch bietet eine ausgezeichnete Einführung in die beiden wichtigsten Statistik-Bibliotheken scikit-learn und Tensorflow. Besonders beeindruckt hat mich Kapitel 2. Es wird ein Beispiel - die Prognose von Immobilienpreisen in Kalifornien - von A-Z genau präsentiert. Man lernt auch die mundanen aber in der Praxis sehr kritischen Dinge des Statistiker-Lebens. Wie schaut man sich die Daten möglichst anschaulich an, wie reinigt man sie, beseitigt missing-values ... So etwas habe ich in diesem Detail noch nie in einem Statistik-Lehrbuch gefunden.Es werden neben dem praktischen Kode im gesamten Buch aber auch die wichtigsten statistischen Eigenschaften besprochen, der Autor diskutiert das Verhalten von unterschiedlichen Optimierungsstrategien von Tensorflow ...Es bleiben natürlich immer auch Wünsche übrig. Ich hätte mir noch etwas mehr zum Thema Time-Series und Neural Networks gewünscht. Auch auf das keras package hätte der Autor etwas detaillierter eingehen können. Das ist offensichtlich geplant. Es gibt bereits die Ankündigung einer neuen Auflage für Juni 2019. Der Titel ist um "keras" erweitert.Eine gute Ergänzung zu diesem Buch ist Jake VanderPlas: Python Data Science Handbook. Mit diesen beiden Büchern erhält man eine solide Grundlage für das Gebiet. Man muss dann "nur noch" selber was machen und im echten Projektleben Erfahrung sammeln.
Das Buch ist sehr praktisch orientiert mit vielen Beispielen und Antworten auf gängige Fragen. Für den praktischen Einsatz von Machine Learning mittels Python ist es sehr hilfreich und deckt sowohl das klassische Machine Learning mit scikit-learn als auch Neuronale Netzwerke mit Tensorflow und vieles weitere ab. Das Buch ist vorallem zu empfehlen wenn man bereits Vorwissen zur Funktionsweise der Algorithmen hat, denn für Hintergrundwissen zu Algorithmen und Machine Learning im Allgemeinen sollte lieber ein anderes Buch genommen werden.
Very practical examples, easy and good explanations, fun to read!I can recommend this book to every beginner/intermediate who is interested in Machine Learning or Deep Learning. At least from my last 5-6 books that I have read about ML/DL/TF, this was definitely the best one so far :)
This book is a wonderful introduction to Machine Learning, with easy to follow examples and great explanation of the concepts involved.It's divided into two parts, the first deals with "classical" machine learning using scikit-learn which is my favorite part of the book. The second part deals with (deep) neural networks using Tensorflow. It explains the concepts well, but I liked it a lot less than the first part. I read it cover to cover in the kindle version (very practical together with the web-based kindle app and the jupyter notebooks). I will also buy the printed version to keep for reference later on (too bad that Amazon doesn't offer a discount to people who wish to buy both versions).All in all very recommended!
Deckt ein weites Feld verschiedener Themen ab.Sehr gut, um die ersten Schritte mit Tensorflow zu machen.Es wird auf Aktivierungsfunktionen, verschiedene Optimizer und Regulierungsmethoden eingegangen. Alles sehr praxisnah.Notebooks werden regelmäßig aktualisiert, sogar über den Stand des Buches hinaus.Leider beschränkt sich der Autor häufig auf das MNIST-Datenset, weshalb viele Optimierungsoptionen keine anschauliche Verbesserung mit sich bringen. Dennoch, die Prinzipien werden gut deutlich!
Es ist sehr einfach zu lesen. Wenn man mathematisches Hintergrund-Wissen hat, kommt manchmal die Erklärung wie genau die Algorithmen funktionieren etwas zu kurz. Also der Fokus ist eher darauf wie man mit sklearn umgeht. Aber das mathematische kann man sich dann aus anderen Quellen noch zusätzlich anlesen.Auf jeden Fall liefert es einen guten Überblick.
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