Praktisches unbeaufsichtigtes Lernen mit Python: Wie man angewandte Maschinen baut...-

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Hands-On Unsupervised Learning Using Python : How to Build Applied Machine...
DAV2149
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Zuletzt aktualisiert am 10. Sep. 2025 19:11:30 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand
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ISBN
9781492035640
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1492035645
ISBN-13
9781492035640
eBay Product ID (ePID)
10038779066

Product Key Features

Number of Pages
400 Pages
Publication Name
Hands-On Unsupervised Learning Using Python : How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Language
English
Subject
Intelligence (Ai) & Semantics, Data Processing, Programming Languages / Python, Computer Vision & Pattern Recognition
Publication Year
2019
Type
Textbook
Author
Ankur A. Patel
Subject Area
Computers
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Height
0.9 in
Item Weight
21.7 Oz
Item Length
9.1 in
Item Width
7 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2020-304238
Illustrated
Yes
Synopsis
Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Since the majority of the world's data is unlabeled, conventional supervised learning cannot be applied. Unsupervised learning, on the other hand, can be applied to unlabeled datasets to discover meaningful patterns buried deep in the data, patterns that may be near impossible for humans to uncover. Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-ready Python frameworks: Scikit-learn and TensorFlow using Keras. With code and hands-on examples, data scientists will identify difficult-to-find patterns in data and gain deeper business insight, detect anomalies, perform automatic feature engineering and selection, and generate synthetic datasets. All you need is programming and some machine learning experience to get started. Compare the strengths and weaknesses of the different machine learning approaches: supervised, unsupervised, and reinforcement learning Set up and manage machine learning projects end-to-end Build an anomaly detection system to catch credit card fraud Clusters users into distinct and homogeneous groups Perform semisupervised learning Develop movie recommender systems using restricted Boltzmann machines Generate synthetic images using generative adversarial networks
LC Classification Number
QA76.73.P98P38 2019

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DAV2149

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