Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
Abr 2020 · O'Reilly
5.0star
1 reviewreport
E-book
358
Mga Page
family_home
Kwalipikado
info
reportHindi na-verify ang mga rating at review Matuto Pa
shoppingmode25% pagbaba ng presyo sa May 19
Tungkol sa ebook na ito
Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind
Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein
Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen
Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras
Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind – Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.
Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.
Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein
Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen
Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras
Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind – Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.
Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.
Mga rating at review
5.0
1 review
Tungkol sa may-akda
Ankur A. Patel ist Vice President Data Science bei 7Park Data, einem Portfolio-Unternehmen von Vista Equity Partners. Bei 7Park Data verwenden Ankur und sein Data-Science-Team alternative Daten, um Datenprodukte für Hedge-Fonds und Unternehmen sowie Machine Learning als Service (MLaaS) für Geschäftskunden zu entwickeln.
I-rate ang e-book na ito
Ipalaam sa amin ang iyong opinyon.
Impormasyon sa pagbabasa
Mga smartphone at tablet
I-install ang Google Play Books app para sa Android at iPad/iPhone. Awtomatiko itong nagsi-sync sa account mo at nagbibigay-daan sa iyong magbasa online o offline nasaan ka man.
Mga laptop at computer
Maaari kang makinig sa mga audiobook na binili sa Google Play gamit ang web browser ng iyong computer.
Mga eReader at iba pang mga device
Para magbasa tungkol sa mga e-ink device gaya ng mga Kobo eReader, kakailanganin mong mag-download ng file at ilipat ito sa iyong device. Sundin ang mga detalyadong tagubilin sa Help Center para mailipat ang mga file sa mga sinusuportahang eReader.
