Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch

Das Potenzial des maschinellen Lernens ist heute echt beeindruckend, aber viele angehende Entwickler und Tech-Profis lassen sich von seiner Komplexität abschrecken. Egal, ob du deine Fähigkeiten verbessern und maschinelles Lernen in realen Projekten anwenden möchtest oder einfach nur neugierig bist, wie KI-Systeme funktionieren, dieses Buch ist dein idealer Einstieg.

Mit seinem leicht verständlichen und dennoch sehr informativen Stil liefert der Autor Aurélien Géron den ultimativen Einführungsleitfaden zum maschinellen Lernen und Deep Learning. Basierend auf dem Hugging Face-Ökosystem und mit Schwerpunkt auf klaren Erklärungen und Beispielen aus der Praxis führt dich das Buch durch modernste Tools wie Scikit-Learn und PyTorch – von grundlegenden Regressionstechniken bis hin zu fortgeschrittenen neuronalen Netzen. Egal, ob du Student, Profi oder Hobbyentwickler bist, du wirst die Fähigkeiten erwerben, um intelligente Systeme zu entwickeln.

Verstehe die Grundlagen des ML, einschließlich Konzepten wie Überanpassung und Hyperparameter-Tuning.
Führe ein End-to-End-ML-Projekt mit scikit-Learn durch, das alles von der Datenexploration bis zur Modellbewertung abdeckt
Lerne Techniken für unüberwachtes Lernen, wie Clustering und Anomalieerkennung
Erstelle mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer und Diffusionsmodelle
Nutze die Leistungsfähigkeit vortrainierter Modelle – einschließlich LLMs – und lerne, sie zu optimieren
Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning