Bücher / KI und ML / Maschinelles Lernen

KI und ML

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AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

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William Hawkins

KI und ML
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Infrastruktur für maschinelles Lernen und Best Practices für Softwareentwickler

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Miroslaw Staron

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Probabilistisches maschinelles Lernen. Erweiterte Themen: Vorhersage, Generierung, Erkennung, Aktion

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Kevin P. Murphy

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Programmieren mit KI für Dummies

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Chris Minnick

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Machine Learning Q und AI: 30 wesentliche Fragen und Antworten zu Machine Learning und KI

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Sebastian Raschka

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Angewandtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für Ingenieure

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Jeff Prosise

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Moderne Zeitreihenvorhersage mit Python. Zweite Auflage

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Manu Joseph, Jeffrey Tackes

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Hands-On Genetische Algorithmen mit Python: Wenden Sie genetische Algorithmen an, um reale KI- und Machine-Learning-Probleme zu lösen

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Eyal Wirsansky

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Der kleine Lernende: wunderbares maschinelles Lernen

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Daniel P. Friedman, Anurag Mendhekar

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Maschinelles Lernen für absolute Anfänger. Ein einführender Kurs, einfach erklärt.

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Oliver Theobald

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Programmierung mit Python für maschinelles Lernen

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D. N. Iwanow

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Programmierung mit Python für maschinelles Lernen: von den Grundlagen bis zur Erstellung intelligenter Anwendungen

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Igor Semenenko

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Grundlagen der künstlichen Intelligenz in Python-Beispielen. Selbstlernkurs. 2. Auflage.

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Anatoli Postolit

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Künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen

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Jade Carter

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Algorithmische Mathematik im Maschinellen Lernen

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Bastian Bohn, Jochen Garcke, Michael Griebel

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Maschinelles Lernen verstehen

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Serrano Luis

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Reinforcement Learning: Theorie und Python-Implementierung

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Zhiqing Xiao

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Lernautomaten und ihre Anwendungen in intelligenten Systemen

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JunQi Zhang, MengChu Zhou

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Python Data Cleaning Cookbook. Zweite Auflage. Bereiten Sie Ihre Daten für die Analyse mit pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn und OpenAI vor.

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Michael Walker

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Willkommen bei KI: Ein menschlicher Leitfaden zur künstlichen Intelligenz

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David L. Shrier

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Ultimatives Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn: Entfesseln Sie die Kraft von Scikit-Learn und Python, um hochmoderne Predictive-Modeling-Anwendungen zu erstellen und tiefere Einblicke in das maschinelle Lernen zu gewinnen

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Parag Saxena

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Aktives Maschinelles Lernen mit Python: Datenqualität über Quantität mit aktivem Lernen verfeinern und steigern

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Margaux Masson-Forsythe

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Verteilte Machine-Learning-Muster

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Python Machine Learning anhand von Beispielen. Vierte Auflage

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Yuxi (Hayden) Liu

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Maschinelles Lernen, animiert

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Mark Liu

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Reinforcement Learning für Finanzen: Eine Python-basierte Einführung

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Yves Hilpisch

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Grundlagen von Python für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

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Pramod Gupta, Anupam Bagchi

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Handbuch des evolutionären maschinellen Lernens

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Wolfgang Banzhaf, Penousal Machado, Mengjie Zhang (Editors)

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GoLang für maschinelles Lernen

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Evan Atkins

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MATLAB Machine Learning Rezepte: Ein Problemlösungsansatz

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Michael Paluszek, Stephanie Thomas

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Skalierbare KI und Entwurfsmuster

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Abhishek Mishra

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Maschinelles Lernen mit Python für Prozess- und Anlagenzustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung: Von Daten zum Prozessverständnis

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Ankur Kumar, Jesús Flores-Cerrillo

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Einführung in statistisches Lernen mit Beispielen in Python

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Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jonathan Taylor

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Aktives maschinelles Lernen mit Python

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Margo Masson-Forsyth

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