Bücher — machine learning

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Handbuch des evolutionären maschinellen Lernens

Handbuch des evolutionären maschinellen Lernens

A

Wolfgang Banzhaf, Penousal Machado, Mengjie Zhang (Editors)

KI und ML
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Generative KI-Anwendungen mit Open-Source-Bibliotheken entwickeln: Praktischer Leitfaden zur Implementierung großer Sprachmodelle

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A

Srikannan Balakrishnan

KI und ML
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Azure Machine Learning

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A

Jeff Barnes

DevOps und Infrastruktur
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Generative KI mit LangChain: Erstellen Sie große Sprachmodell-Apps mit Python, ChatGPT und anderen LLMs

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A

Ben Auffarth

KI und ML
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GoLang für maschinelles Lernen

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F

Evan Atkins

KI und ML
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Künstliche Intelligenz anhand von Beispielen: Entwickeln Sie maschinelle Intelligenz von Grund auf mit echten KI-Anwendungsfällen

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A

Denis Rothman

KI und ML
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Bayesian-Optimierung: Theorie und Praxis mit Python

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A

Peng Liu

Algorithmen und Theorie
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MATLAB Machine Learning Rezepte: Ein Problemlösungsansatz

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A

Michael Paluszek, Stephanie Thomas

KI und ML
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Einführung in Streamlit mit Python: Web-basierte Daten- und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln

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B

Sujay Raghavendra

KI und ML
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Angewandte Empfehlungssysteme mit Python: Empfehlungssysteme mit Deep Learning, NLP und graphenbasierten Techniken erstellen

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A

Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, V Adithya Krishnan

Algorithmen und Theorie
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Adaptive Machine-Learning-Algorithmen mit Python: Lösen von Datenanalyse- und Machine-Learning-Problemen auf Edge-Geräten

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A

Chanchal Chatterjee

KI und ML
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Maschinelles Lernen in der Praxis: Von der Idee zum Produkt

Maschinelles Lernen in der Praxis: Von der Idee zum Produkt

A

Emmanuel Ameisen

KI und ML
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Aufbau von LLM-gesteuerten Anwendungen: Erstellen Sie intelligente Apps und Agenten mit großen Sprachmodellen

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A

Valentina Alto

KI und ML
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Skalierbare KI und Entwurfsmuster

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F

Abhishek Mishra

KI und ML
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Maschinelles Lernen für unausgeglichene Daten: Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen mithilfe von Machine-Learning- und Deep-Learning-Techniken

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A

Kumar Abhishek, Dr. Mounir Abdelaziz

KI und ML
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KI Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen für Finanzen mit Python

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A

Hayden Van Der Post

KI und ML
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40 Algorithmen, die jeder Python-Programmierer kennen sollte

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A

Имран Ахмад

Algorithmen und Theorie
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Quantenmechanik und Bayes'sche Maschinen

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A

George Chapline

Algorithmen und Theorie
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Lernen von Pandas 2.0: Ein umfassender Leitfaden zur Datenmanipulation und -analyse für Data Scientists und Machine-Learning-Experten

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A

Matthew Rosch

KI und ML
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Finanzmodellierung mit Quantencomputing: Entwurf und Verwaltung von Quanten-Machine-Learning-Lösungen für Finanzanalyse und Entscheidungsfindung

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A

Anshul Saxena, Javier Mancilla, Iraitz Montalban, Christophe Pere

Algorithmen und Theorie
RU
Python für Data Science

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A

Не указан (возможно, коллектив авторов)

KI und ML
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Spark für Profis: Moderne Muster der Big-Data-Verarbeitung

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A

Сэнди Риза, Ури Лезерсон, Шон Оуэн, Джош Уиллс

Algorithmen und Theorie
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Generative Künstliche Intelligenz: Die Kraft und das Potenzial von Generative AI erkunden

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A

Shivam R Solanki, Drupad K Khublani

KI und ML
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Machine-Learning-Algorithmen im Detail

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Vadim Smolyakov

Algorithmen und Theorie
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Tauchen Sie ein in Deep Learning

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A

Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola

KI und ML
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Praktisches maschinelles Lernen auf Databricks

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A

Debu Sinha

KI und ML
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Programmiersprache und Entwicklungsumgebung R

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F

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Programmiersprachen
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Deep Learning: Einfache Projektentwicklung mit Python

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A

Сет Вейдман

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

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A

Анкур Кумар, Хесус Флорес-Серрильо

KI und ML
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Data Engineering in Python: Grundlagen der Datenanalyse mit Pandas, NumPy und Scikit-learn

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A

А. Ю. Гинько (переводчик)

KI und ML
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PyCharm: Professionelle Python-Entwicklung

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Брюс М. Ван Хорн II, Куан Нгуен

Programmiersprachen
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Einführung in statistisches Lernen mit Beispielen in Python

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Гарет Джеймс, Даниела Уиттен, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джонатан Тейлор

KI und ML
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Python Bibliotheken

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Джейд Картер

Programmiersprachen
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Causal Inference mit Python. Kausale Zusammenhänge in der IT-Entwicklung

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Матеуш Факур

KI und ML
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Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python

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A

Джон М. Ши

Algorithmen und Theorie
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Software Engineering für Data Scientists: Von Notebooks zu skalierbaren Systemen

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A

Кэтрин Нельсон

KI und ML
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Python für Geeks

Python für Geeks

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Мухаммад Азиф

Programmiersprachen
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Data Science in Aktion. Fünf reale Python-Projekte

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A

Леонард Апельцин

KI und ML
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Aktives maschinelles Lernen mit Python

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Марго Массон-Форсайт

KI und ML
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Data Science mit Rust

Data Science mit Rust

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Hayden Van Der Post

KI und ML
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Trainingsdaten für maschinelles Lernen: Menschliche Aufsicht von Annotation bis Data Science

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A

Anthony Sarkis

KI und ML
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Data Science: Probleme und Lösungen

Data Science: Probleme und Lösungen

A

А.С. Ватьян, Н.Ф. Гусарова, Н.В. Добренко

KI und ML
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R in Aktion. Datenanalyse und Visualisierung mit R und Tidyverse

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A

Роберт И. Кабаков

Algorithmen und Theorie
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Deep Learning mit Python. Dritte Ausgabe

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Франсуа Шолле, Мэттью Уотсон

KI und ML
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Python. Systemanalyse von Daten, Berechnungen und Modellierung

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Иоаким Сунднес

KI und ML
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Programmierung mit künstlicher Intelligenz für Webentwicklung und maschinelles Lernen: Einsatz von KI für intelligente Codierungspraktiken und Entwicklungsumgebungen

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Доктор Муралидхар Курни, Рамеш Кришнаманени, Доктор Шриниваса К.Г.

KI und ML
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Algorithmen und Datenstrukturen für alle, die lange Texte hassen

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B

Моритэру Исида, Сюити Миядзаки

Algorithmen und Theorie
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Grundlegende Mathematik für Data Science

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Томас Нильд

Algorithmen und Theorie
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Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

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Уэс Маккинни

KI und ML
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Datenanalyse mit Python und PySpark

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Джонатан Риу

KI und ML
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