Machine Learning für Softwareentwickler : von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung

Titel: Machine Learning für Softwareentwickler von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
verantwortlich: Perrotta, Paolo (VerfasserIn); Dpunkt.Verlag (Verlag)
Ausgabe: 1. Auflage
veröffentlicht: Heidelberg: dpunkt.verlag, 2020
Erscheinungsjahr: 2020
Erscheint auch als: Perrotta, Paolo, 1969 - , Machine Learning für Softwareentwickler, 1. Auflage, Heidelberg : dpunkt.verlag, 2020, 1 Online-Ressource (XVI, 379 Seiten)
Andere Ausgaben: Machine Learning für Softwareentwickler: von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
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Andere Ausgaben: Machine Learning für Softwareentwickler: von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
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Medientyp: Buch
Datenquelle: K10plus Verbundkatalog
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Andere Ausgaben

Perrotta, Paolo, 1969 - , Machine Learning für Softwareentwickler, 1. Auflage, Heidelberg : dpunkt.verlag, 2020, 1 Online-Ressource (XVI, 379 Seiten)

Zusammenfassung

Beim maschinellen Lernen geht es u.a. darum, einen Computer nicht mit einer vorgegebenen Folge von Anweisungen (Programm) bei der Lösung eines Problems einzusetzen; der Computer soll vielmehr in Kenntnis der Lösungswege für ähnliche Probleme selbstständig einen Lösungsweg für ein neues Problem erarbeiten. Literatur zum Thema ist schon verschiedentlich besprochen worden: P. Wilmott beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens, J. Frochte beschreibt die Umsetzung der Grundlagen des maschinellen Lernens und der Algorithmen mit Python, A. Meyer gibt, gestützt auf 20 Jahre Berufserfahrung, eine praxisorientierte Gesamtübersicht über alle Aspekte der Softwareentwicklung unter Nutzung des maschinellen Lernens. Das Buch hier ist gut vergleichbar mit A. Meyer, setzt aber mit den Aspekten überwachtes Lernen, neuronale Netze und Deep Learning andere Schwerpunkte. - Didaktisch gut aufgebaut; sehr hilfreich sind im Anhang die Übersicht über Python (als wichtige Sprache für Softwareentwickler) und ein Wörterbuch des Machine Learning. (3)

Umfang

XVI, 379 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 24 cm x 16.5 cm

Sprache

Deutsch

Schlagworte

Maschinelles Lernen

Python

Deep learning > Maschinelles Lernen > Python 3.x > Softwareentwicklung

RVK-Notation