TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme zu vermitteln. In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aurélien Géron eine große Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen helfen Ihnen, das Gelernte praktisch umzusetzen. Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direkt zu starten. * Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit Scikit-Learn * Erkunden Sie zahlreiche Modelle, einschließlich Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Random Forests und Ensemble-Methoden * Nutzen Sie unüberwachtes Lernen wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung * Erstellen Sie neuronale Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer * Verwenden Sie TensorFlow und Keras zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze für Computer Vision, Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning und generative Modelle