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Machine Learning Deep Learning Merkmalskonstruktion

Neuerscheinungen: Bücher zu Deep Learning und Machine Learning

Während die Kolleg*innen gerade auf der M3-Konferenz – Minds Mastering Machines – in Mannheim weilen und sich dort von einigen KI-Experten wie Mark Whitehorn (Keynote: “Dark Data is your friend”) oder unseren Autoren Ramon Wartala und Oliver Zeigermann persönlich in die aktuell brennendsten Fragen des Deep Learning und Machine Learning sowie der Datenanalyse einführen lassen, nehmen wir die Gelegenheit wahr, Euch hier drei unserer neuesten Bücher zum Thema vorzustellen.  Die Gemeinsamkeit aller drei Neuerscheinungen: Sie richten sich an Entwickler und Data Scientists, die konkrete Projekte und Lösungen für ihren Berufsalltag suchen. Die Musikstücke automatisch erkennen und zuordnen, Hintergründe in Bildern entfernen, Clustermodelle bewerten oder Rohdaten aufbereiten wollen. Die Bücher bauen auf unseren Grundlagenwerken wie Einführung in Machine Learning mit Python, Praxiseinstieg Deep Learning (gerade unser E-Book des Monats und damit 50 % günstiger) und natürlich unseren Dauerbrenner und Bestseller Neuronale Netze selbst programmieren auf.  Fangen wir an. Deep Learning Kochbuch Der Einsatz von Frameworks wie Keras und TensorFlow ermöglicht Deep-Learning-Anwendungen, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse aus dem Machine Learning nötig sind. In bewährter Problem-Lösung-Diskussion-Struktur liefert das Deep …