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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) |
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Perrotta, Paolo 1969- VerfasserIn (DE-588)174034342 (DE-627)69893170X (DE-576)134870166 aut, Machine Learning für Softwareentwickler von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung Paolo Perrotta, 1. Auflage, Heidelberg dpunkt.verlag 2020, XVI, 379 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm, Text txt rdacontent, ohne Hilfsmittel zu benutzen n rdamedia, Band nc rdacarrier, Literaturangaben, 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), Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet PEBW pdager DE-31, s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd, DE-101, (DE-627), s (DE-588)4434275-5 (DE-627)222463988 (DE-576)21240492X Python Programmiersprache gnd, s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd, s (DE-588)7692360-5 (DE-627)620305878 (DE-576)319400204 Python 3.x gnd, s (DE-588)4116522-6 (DE-627)104616369 (DE-576)209502258 Softwareentwicklung gnd, Dpunkt.Verlag Heidelberg Verlag (DE-588)6085529-0 (DE-627)364215933 (DE-576)310300479 pbl, 9783969100257 PDF, 9783969100264 ePub, 9783969100271 Mobi, Erscheint auch als Online-Ausgabe Perrotta, Paolo, 1969 - Machine Learning für Softwareentwickler 1. Auflage Heidelberg : dpunkt.verlag, 2020 1 Online-Ressource (XVI, 379 Seiten) (DE-627)1733485910 9783969100257 9783969100264 9783969100271, http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=8179f35a5e424937b4b03db9cef3d289&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm X:MVB text/html 2020-05-06 Verlag Inhaltstext, https://www.gbv.de/dms/tib-ub-hannover/1697486789.pdf V:DE-601 B:DE-89 pdf/application Inhaltsverzeichnis |
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Perrotta, Paolo, Machine Learning für Softwareentwickler: von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung, 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), Maschinelles Lernen, Python Programmiersprache, Deep learning, Python 3.x, Softwareentwicklung |
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