Bücher — machine learning

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Die Elemente des Differentiable Programming

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Mathieu Blondel, Vincent Roulet

KI und ML
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Textanalyse mit Python: Ein Praktikerleitfaden zur Natural Language Processing, Zweite Auflage

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A

Dipanjan Sarkar

KI und ML
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Statistiken, die jeder Programmierer braucht

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A

Gary Sutton

Algorithmen und Theorie
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Skalierung von Python mit Dask: Von Data Science bis Machine Learning

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A

Holden Karau, Mika Kimmins

KI und ML
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Python für Data Science für Dummies, 3. Auflage

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A

John Paul Mueller, Luca Massaron

KI und ML
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Python und R für den modernen Data Scientist: Das Beste aus beiden Welten

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A

Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

KI und ML
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Grundlagen des Soft Computing mit Python-Programmierung: Erfahren Sie, wie Sie Soft-Computing-Modelle in realen Anwendungen einsetzen

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A

Gypsy Nandi

KI und ML
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Praktische Statistik für Data-Science-Experten: 50+ wesentliche Konzepte mit R und Python

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A

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

Algorithmen und Theorie
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Praktische Diskrete Mathematik: Entdecken Sie mathematische Prinzipien, die Algorithmen für Informatik und maschinelles Lernen mit Python antreiben

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Ryan T. White, Archana Tikayat Ray

Algorithmen und Theorie
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Erstellung von Machine-Learning-Systemen mit Python. 2. Auflage

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Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт

KI und ML
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Medienbücher Kaggle: Maschinelles Lernen und Datenanalyse

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F

Конрад Банахевич, Лука Массарон

KI und ML
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Big-Data-Analyse. Technologien und Methoden

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KI und ML
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Machine Learning vereinfacht: Eine sanfte Einführung in Supervised Learning

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Andrew Wolf

KI und ML
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Machine Learning und Data Science Blaupausen für Finanzen: Vom Aufbau von Handelsstrategien bis zu Robo-Advisors mit Python

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Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

KI und ML
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Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

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Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

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Java Deep Learning Grundlagen

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Yusuke Sugomori

KI und ML
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Einführung in Deep Learning mit R: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erlernen und Implementieren von Deep-Learning-Modellen mit R

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Taweh Beysolow II

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Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

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Paul Deitel & Harvey Deitel

KI und ML
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Statistische Prozessüberwachung mit datengetriebenen und Deep-Learning-Ansätzen: Theorie und praktische Anwendungen

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Fouzi Harrou, Ying Sun, Amanda S. Hering, Muddu Madakyaru, Abdelkader Dairi

Algorithmen und Theorie
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Praktisches TinyML: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen auf Edge-Geräten

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Rohan Banerjee

Eingebettete Systeme
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Domänenspezifische Sprachen in R: Fortgeschrittene Statistische Programmierung

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Thomas Mailund

Programmiersprachen
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Deep Learning mit Python

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Франсуа Шолле

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Data Science: Die schwierigen Teile. Techniken für herausragende Data Science.

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Daniel Vaughan

KI und ML
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Data Wrangling mit SQL: Ein praktischer Leitfaden zur Manipulation, Aufbereitung und Aufbereitung von Daten mit SQL

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Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

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Data Science und Machine Learning Interviewfragen mit Python: Ein vollständiger Fragenkatalog für Ihr Interview

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Vishwanathan Narayanan

KI und ML
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Herangehensweise an (fast) jedes Machine-Learning-Problem

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Abhishek Thakur

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Einführung in Python

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James P. Meyer

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NumPy für Anfänger: Ihre ersten Schritte in Data Science mit Python

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AI Publishing

KI und ML
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Wichtige Mathematik für Data Science: Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten mit grundlegender linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

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Thomas Nield

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Data Clustering mit Python: Von der Theorie zur Implementierung

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Guojun Gan

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Reinforcement-Learning-Algorithmen in Python. Beschreibung und Entwicklung von KI-Algorithmen

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Андреа Лонца

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Fortgeschrittene Prognosen mit Python: Moderne Prognosetechniken mit maschinellem Lernen und Cloud-Tools meistern, Zweite Auflage

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Joos Korstanje

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Klassische Informatikprobleme in Python

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David Kopec

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ChatGPT und Bard für die Geschäftsautomatisierung

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Tom Taulli

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Künstliche Intelligenz mit Python. Zweite Auflage: Ihr umfassender Leitfaden zum Erstellen intelligenter Apps mit Python 3.x und TensorFlow 2

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Alberto Artasanchez, Prateek Joshi

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Architektur von KI-Softwaresystemen: Entwicklung robuster und skalierbarer KI-Systeme für die moderne Softwareentwicklung

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Richard D Avila, Imran Ahmad

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Angewandte Textanalyse mit Python: Sprachbewusste Datenprodukte mit maschinellem Lernen ermöglichen

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Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda

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Angewandtes Deep Learning: Entwerfen und implementieren Sie Ihre eigenen neuronalen Netze zur Lösung realer Probleme

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Dr. Neeraj Kumar, Dr. Rajkumar Tekchandani

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Algorithmische Mathematik im Maschinellen Lernen

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Bastian Bohn, Jochen Garcke, Michael Griebel

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Fortschritt in der Analytik: Von Excel zu Python und R

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George Mount

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Fortgeschrittene Data Science und Analytik mit Python

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Jesús Rogel-Salazar

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Programmieren mit künstlicher Intelligenz: Verbesserte Planung, Codierung, Testen und Bereitstellung.

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Том Таулли

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Maschinelles Lernen mit Python. Rezeptsammlung: Praktische Lösungen von der Vorverarbeitung bis zum Deep Learning

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Кайл Галлатин, Крис Элбон

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Maschinelles Lernen mit Python: Theorie und Anwendungen

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Maschinelles Lernen verstehen

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Серрано Луис

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Python für Informatik und Data Science: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

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Paul Deitel, Harvey Deitel

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Minimalistisches Datenmanagement mit Python

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Marek Gagolewski

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Das Python-Interview-Handbuch: Ihr bester Leitfaden mit wesentlichen Fragen und Antworten!

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Nezir Zahirovic

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Reinforcement Learning: Theorie und Python-Implementierung

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Zhiqing Xiao

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Data Mining mit Python: Theorie, Anwendung und Fallstudien

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Di Wu

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