{"product_id":"praxisbuch-unuberwachtes-lernen-machine-learning-anwendungen-fur-ungelabelte-daten-mit-python-programmieren-von-ankur-a-patel","title":"Praxisbuch Unsupervised Learning","description":"\n                                Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind\n                \n                \n                \u003cul\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eUnsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eVoller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eVerwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras\u003c\/li\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/ul\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003eEin 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.\u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003eWie 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.\u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cb\u003eAus dem Inhalt\u003c\/b\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cul\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eVergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eRichten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eBauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eNutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eFühren Sie Semi-supervised Learning durch\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eEntwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eGenerieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs)\u003c\/li\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/ul\u003e\n                            \n            \u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9783960091271\"\u003e\u003ch3\u003eMachine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Libri","offers":[{"title":"Softcover - 9783960091271","offer_id":39453629284445,"sku":"9783960091271","price":39.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/c481ed19-93cd-4dae-9ced-74d15e489337.jpg?v=1781241117","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/en\/products\/praxisbuch-unuberwachtes-lernen-machine-learning-anwendungen-fur-ungelabelte-daten-mit-python-programmieren-von-ankur-a-patel","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}