Bücher — machine learning

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KI Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen für Finanzen mit Python

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Hayden Van Der Post

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

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Имран Ахмад

Algorithmen und Theorie
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Quantenmechanik und Bayes'sche Maschinen

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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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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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Anshul Saxena, Javier Mancilla, Iraitz Montalban, Christophe Pere

Algorithmen und Theorie
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Python für Data Science

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

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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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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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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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Debu Sinha

KI und ML
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Programmiersprache und Entwicklungsumgebung R

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Programmiersprachen
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Deep Learning: Einfache Projektentwicklung mit Python

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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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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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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

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Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python

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Джон М. Ши

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Software Engineering für Data Scientists: Von Notebooks zu skalierbaren Systemen

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Кэтрин Нельсон

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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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Леонард Апельцин

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Aktives maschinelles Lernen mit Python

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Марго Массон-Форсайт

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Data Science mit Rust

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Hayden Van Der Post

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

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Anthony Sarkis

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Data Science: Probleme und Lösungen

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

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R in Aktion. Datenanalyse und Visualisierung mit R und Tidyverse

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Роберт И. Кабаков

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Deep Learning mit Python. Dritte Ausgabe

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Франсуа Шолле, Мэттью Уотсон

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Python. Systemanalyse von Daten, Berechnungen und Modellierung

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Иоаким Сунднес

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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.

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Algorithmen und Datenstrukturen für alle, die lange Texte hassen

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Моритэру Исида, Сюити Миядзаки

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Grundlegende Mathematik für Data Science

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Томас Нильд

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Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

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Уэс Маккинни

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Datenanalyse mit Python und PySpark

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Джонатан Риу

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Grokking künstliche Intelligenz Algorithmen

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Ришал Харбанс

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Deep Reinforcement Learning mit Python. OpenAI Gym und TensorFlow für Profis

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Судхарсан Равичандиран

KI und ML
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Golang für Profis: Netzwerkarbeit, Multithreading, Datenstrukturen und maschinelles Lernen mit Go

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Цукалос Михалис

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Pandas lernen

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Майкл Хейдт, Артем Груздев

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Pandas. Datenverarbeitung. 2. Aufl.

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Абдрахманов М.И.

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Python für anspruchsvolle Aufgaben: Data Science und maschinelles Lernen

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Плас Дж. Вандер

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Genetische Algorithmen in Python

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Вирсански Э.

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Deep Learning mit Python

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Шолле Франсуа

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Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

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В. Лакшманан, С. Робинсон, М. Мунн.

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