2 Ergebnisse.

- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten BuchesDas Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit ...

? Konzepte Schritt für Schritt erklärt. Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren.? Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen, mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten? Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die ...