Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow

Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow Author Aurélien Géron
ISBN-10 9781491962244
Release 2017-03-13
Pages 576
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Graphics in this book are printed in black and white. Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started. Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods Use the TensorFlow library to build and train neural nets Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning Learn techniques for training and scaling deep neural nets Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details



Neuronale Netze selbst programmieren

Neuronale Netze selbst programmieren Author Tariq Rashid
ISBN-10 3960090439
Release 2017-04-28
Pages 217
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Machine Learning mit Python

Machine Learning mit Python Author Sebastian Raschka
ISBN-10 9783958454248
Release 2016-11-22
Pages 424
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Clean Code Refactoring Patterns Testen und Techniken f r sauberen Code

Clean Code   Refactoring  Patterns  Testen und Techniken f  r sauberen Code Author Robert C. Martin
ISBN-10 9783826696381
Release 2013-12-18
Pages 480
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h2> Kommentare, Formatierung, Strukturierung Fehler-Handling und Unit-Tests Zahlreiche Fallstudien, Best Practices, Heuristiken und Code Smells Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code Aus dem Inhalt: Lernen Sie, guten Code von schlechtem zu unterscheiden Sauberen Code schreiben und schlechten Code in guten umwandeln Aussagekräftige Namen sowie gute Funktionen, Objekte und Klassen erstellen Code so formatieren, strukturieren und kommentieren, dass er bestmöglich lesbar ist Ein vollständiges Fehler-Handling implementieren, ohne die Logik des Codes zu verschleiern Unit-Tests schreiben und Ihren Code testgesteuert entwickeln Selbst schlechter Code kann funktionieren. Aber wenn der Code nicht sauber ist, kann er ein Entwicklungsunternehmen in die Knie zwingen. Jedes Jahr gehen unzählige Stunden und beträchtliche Ressourcen verloren, weil Code schlecht geschrieben ist. Aber das muss nicht sein. Mit Clean Code präsentiert Ihnen der bekannte Software-Experte Robert C. Martin ein revolutionäres Paradigma, mit dem er Ihnen aufzeigt, wie Sie guten Code schreiben und schlechten Code überarbeiten. Zusammen mit seinen Kollegen von Object Mentor destilliert er die besten Praktiken der agilen Entwicklung von sauberem Code zu einem einzigartigen Buch. So können Sie sich die Erfahrungswerte der Meister der Software-Entwicklung aneignen, die aus Ihnen einen besseren Programmierer machen werden – anhand konkreter Fallstudien, die im Buch detailliert durchgearbeitet werden. Sie werden in diesem Buch sehr viel Code lesen. Und Sie werden aufgefordert, darüber nachzudenken, was an diesem Code richtig und falsch ist. Noch wichtiger: Sie werden herausgefordert, Ihre professionellen Werte und Ihre Einstellung zu Ihrem Beruf zu überprüfen. Clean Code besteht aus drei Teilen:Der erste Teil beschreibt die Prinzipien, Patterns und Techniken, die zum Schreiben von sauberem Code benötigt werden. Der zweite Teil besteht aus mehreren, zunehmend komplexeren Fallstudien. An jeder Fallstudie wird aufgezeigt, wie Code gesäubert wird – wie eine mit Problemen behaftete Code-Basis in eine solide und effiziente Form umgewandelt wird. Der dritte Teil enthält den Ertrag und den Lohn der praktischen Arbeit: ein umfangreiches Kapitel mit Best Practices, Heuristiken und Code Smells, die bei der Erstellung der Fallstudien zusammengetragen wurden. Das Ergebnis ist eine Wissensbasis, die beschreibt, wie wir denken, wenn wir Code schreiben, lesen und säubern. Dieses Buch ist ein Muss für alle Entwickler, Software-Ingenieure, Projektmanager, Team-Leiter oder Systemanalytiker, die daran interessiert sind, besseren Code zu produzieren. Über den Autor: Robert C. »Uncle Bob« Martin entwickelt seit 1970 professionell Software. Seit 1990 arbeitet er international als Software-Berater. Er ist Gründer und Vorsitzender von Object Mentor, Inc., einem Team erfahrener Berater, die Kunden auf der ganzen Welt bei der Programmierung in und mit C++, Java, C#, Ruby, OO, Design Patterns, UML sowie Agilen Methoden und eXtreme Programming helfen.



Facebook f r Dummies

Facebook f  r Dummies Author Leah Pearlman
ISBN-10 9783527709533
Release 2013
Pages 234
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Facebook ist die perfekte Plattform, um sich oder seine Firma ins rechte Licht zu setzen und zugleich berufliche wie private Kontakte zu knüpfen. Leah Pearlman und Carolyn Abram erklären, was Facebook ausmacht und zeigen Ihnen all das, was Sie wissen sollten, um perfekt zu networken: vom Anlegen des eigenen Profils über das Knüpfen eines Netzwerks bis hin zum professionellen Einsatz von Facebook.



Einf hrung in Python

Einf  hrung in Python Author Mark Lutz
ISBN-10 9783897214880
Release 2007
Pages 624
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Einf hrung in Machine Learning mit Python

Einf  hrung in Machine Learning mit Python Author Sarah Guido
ISBN-10 9783960101123
Release 2017-07-21
Pages 378
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research



Einf hrung in Data Science

Einf  hrung in Data Science Author Joel Grus
ISBN-10 9783960100256
Release 2016-03-31
Pages 352
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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken



SQL f r Dummies

SQL f  r Dummies Author Allen G. Taylor
ISBN-10 9783527810895
Release 2017-04-24
Pages 440
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Agile Softwareentwicklung mit C Microsoft Press

Agile Softwareentwicklung mit C   Microsoft Press Author Gary Mclean Hall
ISBN-10 9783864916915
Release 2015-07-01
Pages 462
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Wie geht man am besten mit wechselnden Anforderungen im Lauf eines Softwareprojektes um? Wie kann man Änderungen im Code einfach, zeitsparend und ohne Fehler umsetzen? Agile Methoden und Prozesse wie Scrum helfen, aber auch der Code selbst muss adaptiv und agil sein. Zentrales Thema dieses Buchs ist die Entwicklung von anpassungsfähigem C#-Code, der agilen Teams die Arbeit erleichtert und bewährte Prinzipien der objektorientierten Programmierung (insbesondere SOLID) berücksichtigt. Das Ergebnis ist ein praxisorientiertes Werk, das Ihnen anhand vieler Code-Beispiele verdeutlicht, wie Sie in einem agilen Umfeld Code schreiben können, der flexibel und adaptiv ist. Lernen Sie, wie Sie Unit Tests richtig einsetzen, welche Methoden der Refaktorierung effektiv sind, wie Sie wichtige Patterns verwenden und gefährliche Anti-Patterns vermeiden. Dieses Buch macht Ihren Code agil! · Die Scrum-Grundlagen: Artefakte, Rollen, Kennzahlen und Phasen · Organisation und Management von Abhängigkeiten · Best Practices für Patterns und Anti-Patterns · Beherrschung der SOLID-Prinzipien: Single-Responsibility, Open/Closed, Liskovsche Substitution · Schnittstellen richtig managen, um anpassungsfähigen Code zu erhalten · Unit-Tests und Refaktorierung im Zusammenspiel · Einfluss von Delegation und Abstraktion auf die Anpassungsfähigkeit von Code · Implementierung von Dependency-Injection · Die praktische Anwendung dieser Prinzipien im Rahmen eines agilen Projekts



K nstliche Intelligenz

K  nstliche Intelligenz Author Stuart J. Russell
ISBN-10 3827370892
Release 2004
Pages 1327
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K nstliche Intelligenz has been writing in one form or another for most of life. You can find so many inspiration from K nstliche Intelligenz also informative, and entertaining. Click DOWNLOAD or Read Online button to get full K nstliche Intelligenz book for free.



Design Patterns f r mathematische Beweise

Design Patterns f  r mathematische Beweise Author Hans Jürgen Ohlbach
ISBN-10 9783662556528
Release 2017-09-04
Pages 184
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Dieses Buch behandelt einfache Beweismuster wie Fallunterscheidung, Allbeweis, Implikationsbeweis, komplexe Beweismuster wie Kontraposition, Widerspruchsbeweis, Diagonalisierung sowie die verschiedenen Varianten der vollständigen Induktion bis hin zur transfiniten Induktion. Damit gibt es Antworten auf Fragen wie Was genau ist eigentlich ein Widerspruchsbeweis? Oder eine Widerlegung? Und wie hängen sie miteinander zusammen? Die Autoren versuchen, derartige fragen zu erörtern, indem sie verbreitete Beweismuster und anhand von allgemein verständlichen Beispielen aus dem Alltag, der Mathematik und der Informatik zu verdeutlichen.



Mentopolis

Mentopolis Author Marvin Lee Minsky
ISBN-10 3608931171
Release 1990
Pages 342
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Computing Methodologies -- Artificial Intelligence.



Projektmanagement am Rande des Chaos

Projektmanagement am Rande des Chaos Author Alfred Oswald
ISBN-10 9783662477465
Release 2016-08-11
Pages 279
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Die Autoren zeigen in diesem Buch, dass Komplexität ein Geschenk ist, das man für die erfolgreiche Durchführung von Projekten nutzbar machen kann, sei es um Neues zu erschaffen oder auch um Bestehendes zu ändern. Dabei ist das Methodenparadigma im Projektmanagement derzeit massiv im Umbruch. Durch Vernetzung einer Vielzahl von Einflussgrößen sind Projekte komplexe Gebilde, die mit klassischen Methoden, die auf Ursache-Wirkung-Ansätzen beruhen, nicht bewältigt werden können. Komplexität und das damit verbundene Phänomen der Selbstorganisation bieten eine große Chance, indem sie als wesentliche Treiber für die Durchführung von Projekten genutzt werden können. Dies erfordert die Prinzipien der Komplexität zu identifizieren und für das Projektmanagement einzusetzen. Damit werden ganz eigene und neuartige Kompetenzanforderungen an die beteiligten Personen gestellt. In diesem Buch werden neueste Erkenntnisse aus den Naturwissenschaften und der Hirnforschung verwendet und in ein praxisorientiertes Framework übertragen. Die Autoren zeigen, was Komplexität ist, welche Möglichkeiten der Komplexitätsregulation es in Projekten gibt und wie Selbstorganisation für das Management von Projekten angewendet werden kann.



Die Erforschung des Chaos

Die Erforschung des Chaos Author John Argyris
ISBN-10 354071071X
Release 2010-01-04
Pages 893
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Der Band ist Lehrbuch und wissenschaftliche Monografie in einem und enthält zahlreiche Beispiele, Bilder und Simulationen. „Inhalt des Buches ist eine in sich geschlossene, in jeder Weise überzeugende Darstellung des Themengebiets naturwissenschaftliche Chaosforschung. Sie richtet sich in gleicher Weise an den, der sich mit der Chaosphysik und der Nichtlinearen Dynamik intensiv auseinandersetzen möchte, wie auch an den, der sich erstmalig mit Aufgaben, Zielen und Ergebnissen dieses Arbeitsgebiets vertraut machen will." Werner Martienssen, Frankfurt.



Basiswissen f r Softwarearchitekten

Basiswissen f  r Softwarearchitekten Author Mahbouba Gharbi
ISBN-10 9783864916229
Release 2014-12-10
Pages 220
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Softwarearchitektur bildet einen wesentlichen Erfolgsfaktor für Softwareprojekte. Sie stellt im Sinne einer systematischen Konstruktion sicher, dass Qualitätsanforderungen wie beispielsweise Erweiterbarkeit, Flexibilität, Performance oder Time-to-Market erfüllt werden können. Der Softwarearchitekt hat die Kundenwünsche mit den technischen Möglichkeiten und Randbedingungen in Einklang zu bringen sowie für eine passende Struktur und das Zusammenspiel aller Systemkomponenten zu sorgen. Dieses Buch vermittelt das nötige Grundlagenwissen, um eine dem Problem angemessene Softwarearchitektur für Systeme zu entwerfen. Es behandelt die wichtigen Begriffe und Konzepte der Softwarearchitektur sowie deren Bezug zu anderen Disziplinen. Darauf aufbauend werden die grundlegenden Techniken und Methoden für den Entwurf, die Dokumentation und die Qualitätssicherung von Softwarearchitekturen beschrieben. Ausführlich behandelt werden zudem die Rolle, die Aufgaben, das Umfeld und die Arbeitsumgebung des Softwarearchitekten, ebenso dessen Einbettung in die umfassende Organisations- und Projektstruktur. Auch auf Werkzeuge für Softwarearchitekten wird eingegangen. Das Buch orientiert sich am Lehrplan zum »Certified Professional for Software Architecture - Foundation Level« (CPSA-F) des International Software Architecture Qualification Board (iSAQB). Es eignet sich gleichermaßen zur individuellen Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung wie als Begleitliteratur zu den entsprechenden Vorbereitungsschulungen. Die 2. Auflage wurde überarbeitet und ist konform zum iSAQB-Lehrplan Version 2014.



Serverless Computing in der AWS Cloud

Serverless Computing in der AWS Cloud Author Niko Köbler
ISBN-10 9783868027808
Release 2017-09-29
Pages 260
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Serverless heißt das neue Trendthema im Bereich des Cloud Computing. Dabei meint Serverless nicht, dass man keine Server mehr benötigt. Es geht vielmehr darum, sich auf die Ausführung seines Codes auf der Ebene von einzelnen Funktionen zu konzentrieren und das Management von Serverinstanzen, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Cloud zu überlassen. Zudem bezahlt man bei Serverless nur das, was man wirklich nutzt, nicht die bloße Bereitstellung oder Verfügbarkeit. Verwende Ressourcen, nicht Server oder Systeme. Infrastruktur ist implizit vorhanden. Das Buch führt in die Konzepte von Serverless Computing am Beispiel der AWS (Amazon Web Services) Cloud ein und beschreibt, wann der Einsatz von Serverless ein sinnvoller Lösungsansatz ist. AWS Lambda hat den Begriff Serverless geprägt, doch Serverless ist mehr als nur die Ausführung von Funktionen als Service (Function-as-a-Service, kurz FaaS). Auch in Richtung von API Gateways, Datenspeichern, Amazon DynamoDB und weitern Komponenten lässt sich Serverless denken. Praxisnahe Beispiele helfen beim Einstieg in die Serverless-Welt.