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23 Treffer

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  1. Detailansicht für Treffer 1 öffnen
    Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
    Géron, Aurélien ; Demmig, Thomas ; et al.
    aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2023
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Preselect EBA bis 31.12.2026 (Volltext)
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  2. Detailansicht für Treffer 2 öffnen
    Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python
    Bruce, Peter ; Bruce, Andrew ; et al.
    Übersetzung der 2. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Preselect EBA bis 31.12.2026 (Volltext)
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    PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
    Papa, Joe ; Langenau, Frank
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Data-Science-Crashkurs: Eine interaktive und praktische Einführung
    Herbold, Steffen
    Heidelberg: dpunkt.verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Machine Learning: kurz & gut
    Chi Nhan Nguyen und Oliver Zeigermann
    2. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2021
    Monographie, Gedruckte Ressource
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    Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics
    Raschka, Sebastian ; Mirjalili, Vahid
    2021. - Frechen: mitp-Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Machine Learning – kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn
    Nguyen, Chi Nhan ; Zeigermann, Oliver
    Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Deep Learning – Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
    Weidman, Seth ; Lang, Jørgen W.
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    PyTorch für Deep Learning: Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
    Pointer, Ian ; Fraaß, Marcus
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Generatives Deep Learning: Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen
    Foster, David ; Mack, Konstantin
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
    Perrotta, Paolo ; Gronau, Volkmar
    Heidelberg: dpunkt.verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme. Aktuell zu TensorFlow 2
    Géron, Aurélien ; Demmig, Thomas ; et al.
    Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Machine Learning – Die Referenz: Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
    Harrison, Matt ; Lotze, Thomas
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
    Patel, Ankur A. ; Langenau, Frank
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
    Grus, Joel ; Demmig, Thomas
    Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2019
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Preselect EBA bis 31.12.2026 (Volltext)
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Merkmalskonstruktion für Machine Learning: Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung
    Zheng, Alice ; Casari, Amanda ; et al.
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2019
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen
    Hope, Tom ; Resheff, Yehezkel S ; et al.
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2018
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science
    Müller, Andreas C ; Guido, Sarah ; et al.
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2017
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
    Géron, Aurélien ; Rother, Kristian
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2017
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Machine Learning mit Python und Scikit-Learn und TensorFlow: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning
    Raschka, Sebastian ; Mirjalili, Vahid
    2018. - Frechen: mitp-Verlag, 2017
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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