Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
Apr 2020 · O'Reilly
5.0star
1 ulasanreport
e-Buku
358
Halaman
family_home
Layak
info
reportRating dan ulasan tidak disahkan Ketahui Lebih Lanjut
shoppingmode25% penurunan harga pada 19 Mei
Perihal e-buku ini
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.
Rating dan ulasan
5.0
1 ulasan
Perihal pengarang
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.
Berikan rating untuk e-Buku ini
Beritahu kami pendapat anda.
Maklumat pembacaan
Telefon pintar dan tablet
Pasang apl Google Play Books untuk Android dan iPad/iPhone. Apl ini menyegerak secara automatik dengan akaun anda dan membenarkan anda membaca di dalam atau luar talian, walau di mana jua anda berada.
Komputer riba dan komputer
Anda boleh mendengar buku audio yang dibeli di Google Play menggunakan penyemak imbas web komputer anda.
eReader dan peranti lain
Untuk membaca pada peranti e-dakwat seperti Kobo eReaders, anda perlu memuat turun fail dan memindahkan fail itu ke peranti anda. Sila ikut arahan Pusat Bantuan yang terperinci untuk memindahkan fail ke e-Pembaca yang disokong.
